Curso de Desarrollo Profesional en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Ediciones

Los alumnos serán incluidos en la edición del mes en la cual finalicen su formación, siempre y cuando cumpla los plazos mínimos, estos están establecidos por el reglamento de educación en 2 Créditos ECTS por cada semana.

Si necesitas más información sobre las ediciones de este Curso Online Acreditado por UTAMED, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Metodología

La metodología que se desarrollará en el siguiente evento académico, será en línea de una forma E-learning incorporada dentro de un Campus Académico Online y Didáctico con las últimas innovaciones tecnológicas, para que este se adapte su resolución al dispositivo desde el cual se acceda.

Nuestro Campus Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siendo accesible desde cualquier ubicación del mundo con acceso a la red.

Una vez el alumno se inscriba, recibirá los datos de acceso a su Plataforma de estudio, junto con los datos de su profesor e instructor docente, el cual le ayudará con todas las dudas que puedan plantearse durante el programa formativo, podrá contactar con su profesor por la mensajería directa del campus o vía email.

📌 Inicio: Empiece cuando lo desee, gracias a las ediciones mensuales, puedes formarte cuando y donde usted decida.
📌 Acceso: Plataforma multidispositivo, operativa 24 horas ¡Para que pueda avanzar a su ritmo!
📌 Desarrollo: Para la obtención de su diploma, unicamente deberá visualizar y estudiar los apuntes de los diferentes temas y superar las pruebas finales.
📌 Dudas: En todo momento dispondrá de su profesor asignado, para que mediante la mensajería del campus le pueda resolver todas sus dudas.
📌 Puesto de trabajo: Si se especializa con un máster o una maestría, tendrá la posibilidad de formar parte de nuestro equipo de forma remunerada.

Objetivos Generales

• Comprender los principios teóricos y técnicos fundamentales de la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning, incluyendo modelos, arquitecturas y métodos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Analizar críticamente los avances recientes en IA y DL, identificando sus limitaciones, aplicaciones potenciales y oportunidades de innovación en distintos dominios profesionales.
• Aplicar técnicas de preprocesamiento de datos, selección y extracción de características para preparar conjuntos de datos heterogéneos y mejorar la calidad de los modelos predictivos.
• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning y deep learning utilizando métricas adecuadas, técnicas de validación y estrategias para prevenir sobreajuste y sesgos.
• Implementar flujos de trabajo reproducibles y eficientes para experimentación, gestión de modelos y control de versiones, integrando buenas prácticas de ingeniería de datos y software.
• Seleccionar y optimizar arquitecturas, algoritmos y hiperparámetros según criterios de rendimiento, escalabilidad y costo computacional, incluyendo el uso de aceleradores y despliegue en producción.
• Interpretar y explicar resultados de modelos mediante técnicas de interpretabilidad y explicabilidad, evaluando la fiabilidad y robustez frente a perturbaciones y datos adversariales.
• Integrar consideraciones éticas, legales, de privacidad y sesgo en el diseño y desarrollo de soluciones de IA, aplicando principios de responsabilidad y transparencia en la toma de decisiones automatizadas.
• Comunicar de forma clara y rigurosa hallazgos técnicos, limitaciones y recomendaciones a audiencias técnicas y no técnicas, elaborando documentación y presentaciones basadas en evidencia.
• Colaborar de manera efectiva en equipos multidisciplinares para concebir y llevar a cabo proyectos de IA, adoptando metodologías ágiles y criterios de evaluación orientados al impacto real.
• Desarrollar la capacidad de aprendizaje continuo y pensamiento crítico para seguir la evolución del campo, evaluar nuevas técnicas y adaptarlas a contextos profesionales cambiantes.

Objetivos Específicos

• Analizar y explicar los fundamentos teóricos y matemáticos de la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning, identificando las ventajas, limitaciones y ámbitos de aplicación de sus principales algoritmos y arquitecturas.
• Preprocesar, limpiar y transformar conjuntos de datos heterogéneos, aplicando técnicas de selección y extracción de características para mejorar la calidad de los modelos.
• Seleccionar, configurar y entrenar modelos de machine learning y deep learning adecuados a problemas reales, aplicando criterios de elección de métricas y técnicas para evitar sobreajuste.
• Evaluar y comparar modelos mediante métricas cuantitativas y procedimientos de validación robustos, interpretando resultados estadísticos para la toma de decisiones.
• Optimizar modelos mediante ajuste de hiperparámetros, regularización y estrategias de entrenamiento escalable, considerando eficiencia computacional y coste-beneficio.
• Aplicar arquitecturas avanzadas de deep learning (por ejemplo redes convolucionales, recurrentes y transformadores) y técnicas modernas como transferencia de aprendizaje y fine-tuning en problemas concretos.
• Implementar y utilizar herramientas y librerías del ecosistema de IA para desarrollar prototipos reproducibles, gestionar experimentos y versionar modelos y datos.
• Diseñar soluciones integradas que permitan la integración y despliegue de modelos en entornos productivos, garantizando mantenimiento, monitorización y actualizaciones controladas.
• Interpretar y explicar el comportamiento de modelos complejos mediante técnicas de interpretabilidad y visualización, facilitando la confianza y la toma de decisiones por parte de stakeholders.
• Valorar y aplicar principios éticos y de protección de datos en el desarrollo y uso de sistemas de IA, identificando riesgos de sesgo, privacidad y cumplimiento regulatorio.
• Mantenerse crítico y actualizado respecto a avances científicos y tecnológicos en IA, evaluando literatura y tendencias para incorporar mejoras innovadoras en soluciones profesionales.
• Comunicar resultados técnicos y recomendaciones de forma clara y efectiva a audiencias técnicas y no técnicas, justificando decisiones metodológicas y el impacto esperado de las soluciones.

Evaluación

La evaluación de nuestro curso online está diseñada para medir de manera integral los conocimientos y competencias adquiridas por los participantes a lo largo del programa formativo.

Evaluación tipo test: La evaluación se compone de cuestionarios tipo test divididos en cada uno de los temas del programa formativo. Cada cuestionario incluye preguntas de selección múltiple generadas de manera aleatoria, con el fin de garantizar la variedad y la equidad en la evaluación. Las preguntas están cuidadosamente ponderadas de acuerdo con la relevancia y la carga lectiva de los distintos módulos del curso.

Esta metodología permite asegurar que las preguntas reflejen con precisión los aspectos más significativos del contenido y que la evaluación cubra de forma equilibrada todos los temas impartidos.

Para aprobar el curso y recibir la certificación correspondiente, los participantes deben obtener una puntuación superior al 50% en cada uno de los cuestionarios evaluativos. Este umbral asegura que solo aquellos que hayan asimilado efectivamente los contenidos y desarrollado las competencias necesarias serán acreditados.

Salidas profesionales

• Especialista en modelos de lenguaje y procesamiento del lenguaje natural
• Investigador en aprendizaje profundo aplicado a visión por computador
• Ingeniero de machine learning para sistemas de recomendación
• Científico de datos con enfoque en modelización predictiva y aprendizaje automático
• Consultor en estrategias de adopción de inteligencia artificial para el sector público
• Responsable de ética, gobernanza y cumplimiento en proyectos de IA
• Gestor de proyectos de IA y ML en entornos multidisciplinares
• Profesor universitario o docente de formación profesional en inteligencia artificial
• Arquitecto de soluciones y plataformas de IA a escala empresarial
• Desarrollador de infraestructuras MLOps y despliegue de modelos
• Emprendedor en productos y servicios basados en inteligencia artificial
• Investigador en aprendizaje por refuerzo y sistemas de control autónomo
• Especialista en seguridad, privacidad y robustez de modelos de IA
• Consultor en integración de IA en procesos industriales (Industria 4.0)
• Especialista en evaluación, validación y monitorización de modelos
• Asesor técnico en políticas públicas y regulación de inteligencia artificial
• Arquitecto de soluciones de visión artificial y análisis de imagen
• Científico investigador en métodos estadísticos para aprendizaje automático
• Formador corporativo en competencias de IA y ML para equipos técnicos
• Responsable de datos y gobernanza de datos para proyectos de IA
• Especialista en inteligencia artificial aplicada a salud y bioinformática
• Desarrollador de agentes conversacionales y asistentes virtuales
• Consultor en transformación digital con integración de IA en pymes
• Emprendedor tecnológico en plataformas de AutoML y herramientas de ML
• Responsable de innovación y transferencia tecnológica en inteligencia artificial

Competencias Generales

• Analizar críticamente avances científicos y tecnológicos en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning para identificar oportunidades, limitaciones y líneas de investigación aplicables a problemas reales.
• Formular problemas complejos en términos computacionales y de negocio, seleccionando y justificando enfoques de modelado adecuados en función de objetivos, datos y restricciones éticas y regulatorias.
• Diseñar y poner en marcha pipelines de datos y modelos reproducibles y escalables, integrando buenas prácticas de limpieza, selección de características, validación y control de versiones.
• Evaluar y comparar modelos mediante métricas cuantitativas y análisis cualitativos, interpretar resultados y tomar decisiones informadas para la mejora continua del rendimiento.
• Aplicar métodos de interpretabilidad y detección de sesgos para garantizar explicabilidad, equidad y transparencia en las decisiones automatizadas.
• Incorporar consideraciones de privacidad, seguridad y protección de datos a lo largo del ciclo de vida de soluciones basadas en IA, atendiendo a compliance y riesgos emergentes.
• Comunicar hallazgos técnicos y conclusiones de manera clara y accesible a audiencias diversas, traduciendo resultados analíticos en recomendaciones estratégicas accionables.
• Gestionar proyectos interdisciplinarios de IA coordinando requisitos, recursos y riesgos, y promoviendo la colaboración entre perfiles técnicos y de dominio.
• Aplicar fundamentos estadísticos y de probabilidad para fundamentar decisiones de modelado, diseñar experimentos y validar con rigor científico.
• Evaluar el impacto social, ético y económico de las soluciones de IA, proponiendo estrategias de mitigación y medidas de responsabilidad social.
• Integrar enfoques de Machine Learning y Deep Learning con conocimientos de otros dominios para diseñar soluciones innovadoras, contextualizadas y orientadas al usuario.
• Desarrollar una actitud de aprendizaje continuo para incorporar nuevas metodologías, herramientas y marcos regulatorios, adaptándose a la evolución del campo.

Competencias Específicas

• Analizar y sintetizar avances y tendencias en inteligencia artificial, machine learning y deep learning para identificar oportunidades de aplicación y valor en contextos profesionales concretos.
• Formular problemas reales como tareas de aprendizaje automático o profundo (supervisado, no supervisado o por refuerzo) y definir criterios de éxito alineados con objetivos de negocio.
• Diseñar e implementar pipelines completos de datos y modelos que incluyan recolección, limpieza, ingeniería de características, selección de algoritmos, entrenamiento y validación orientados a resultados reproducibles y medibles.
• Seleccionar, aplicar y ajustar métodos de machine learning y deep learning —como redes neuronales convolucionales, recurrentes y transformers— en función de la naturaleza de los datos y los requisitos de rendimiento.
• Evaluar modelos mediante métricas cuantitativas relevantes, validación cruzada y pruebas estadísticas, interpretando resultados para dirigir mejoras y decisiones de despliegue.
• Diseñar e implementar estrategias de despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en entornos productivos para garantizar disponibilidad, escalabilidad y detección de deriva de datos.
• Identificar, analizar y mitigar riesgos éticos, de sesgo, privacidad y seguridad asociados al uso de sistemas de IA, aplicando principios de transparencia, explicabilidad y cumplimiento normativo.
• Seleccionar y utilizar herramientas, librerías y plataformas adecuadas para el desarrollo, entrenamiento, evaluación y puesta en producción de modelos de IA y ML de manera eficiente y reproducible.
• Optimizar modelos mediante técnicas de reducción de complejidad, afinado de hiperparámetros y estrategias de entrenamiento y despliegue que consideren restricciones de coste, tiempo y latencia.
• Comunicar de forma clara y rigurosa resultados, limitaciones y supuestos técnicos a audiencias técnicas y no técnicas, facilitando la toma de decisiones en equipos multidisciplinares.
• Planificar y valorar el impacto de soluciones de IA en términos de métricas de negocio, coste-beneficio y sostenibilidad, proponiendo estrategias de mejora continua y escalado.