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AI and Machine Learning – Business Implementation Track

AI and Machine Learning – Business Implementation Track

Módulos

Módulo 1: Fundamentos de IA, ML y Matemáticas Aplicadas

  • Introducción a IA, Machine Learning y Deep Learning
  • IA débil, fuerte y general
  • Aplicaciones en negocios e industria
  • Álgebra lineal básica para ML: vectores, matrices, operaciones
  • Probabilidad y estadística aplicada: distribuciones, media, varianza, Bayes, árboles de decisión
  • Ética, sesgos y responsabilidad social de la IA (enfoque transversal)

  • Jupyter Notebook como entorno de trabajo
  • Librerías clave: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
  • Limpieza, transformación y análisis de datos reales
  • Manejo de valores nulos, codificación, escalamiento
  • Visualización e interpretación de variables y correlaciones

  • Regresión lineal y logística
  • Árboles de decisión, Random Forest, Gradient Boosting
  • SVM: fundamentos y aplicación
  • Evaluación de modelos: accuracy, recall, precision, F1-score, ROC-AUC
  • Validación cruzada, overfitting y ajuste de modelos

  • Clustering: K-means, DBSCAN, jerárquico
  • Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
  • Análisis de outliers y segmentación
  • Visualización avanzada de grupos y patrones

  • Limpieza de texto: tokenización, stemming, lematización
  • Representaciones: Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec
  • Clasificación de texto, análisis de sentimientos
  • Introducción a modelos transformers y embeddings
  • Aplicaciones reales: atención al cliente, análisis de reseñas

  • Redes neuronales artificiales con Keras y TensorFlow
  • Redes convolucionales (CNN) para imágenes
  • RNN y LSTM para series temporales y texto
  • Técnicas de regularización: Dropout, Early Stopping
  • Ajuste de hiperparámetros

  • APIs RESTful con Flask/FastAPI para servir modelos
  • Introducción a Docker: contenedores para IA
  • MLFlow para versionado de modelos y datasets
  • Automatización de flujos de entrenamiento y monitoreo básico

  • Introducción a LLMs (GPT, Claude, Mistral, etc.)
  • Creación de asistentes inteligentes con ChatGPT y Hugging Face
  • Integración con sistemas internos: CRMs, ERPs, procesos
  • Aplicaciones prácticas: generación de contenido, atención automatizada, soporte interno

  • Detección de procesos automatizables
  • Automatización de decisiones y predicciones
  • Casos reales: marketing, logística, ventas, RRHH y sostenibilidad
  • Diseño de soluciones con foco en ROI, escalabilidad e innovación

  • Desarrollo de una solución real aplicando todo lo aprendido
  • Presentación del modelo, impacto generado y retorno esperado
  • Documentación técnica del proyecto: funcionamiento, aplicación, necesidad cubierta
  • Subida del proyecto a repositorio con control de versiones
  • Evaluación por pares e instructores

Este curso está diseñado para profesionales que buscan aplicar herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en entornos empresariales reales, utilizando Python, frameworks modernos y metodologías de automatización orientadas a productividad y retorno de inversión. La formación incluye desde fundamentos teóricos hasta el despliegue de soluciones inteligentes, con un enfoque práctico basado en proyectos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

  • Aplicar conceptos de IA y ML en entornos empresariales
  • Usar Python y bibliotecas de ciencia de datos para manipulación y análisis
  • Entrenar modelos supervisados y no supervisados
  • Aplicar procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial generativa
  • Desplegar modelos usando APIs y contenedores
  • Integrar agentes inteligentes (LLMs) a procesos reales
  • Automatizar flujos de negocio con enfoque en ROI
  • Desarrollar y presentar un proyecto aplicado de automatización inteligente

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Fundamentos sólidos en lógica de programación y estructuras de datos
  • Conocimiento práctico de Python (funciones, estructuras, listas, archivos)
  • Experiencia con frameworks como Django o Flask
  • Conocimientos básicos en álgebra lineal y estadística
  • Familiaridad con Jupyter Notebook
  • Capacidad para trabajar con datos en CSV, Excel y JSON
  • Deseable: experiencia en proyectos con automatización, análisis o visualización

AI and Machine Learning – Business Implementation Track Aplica
AI and Machine Learning – Business Implementation Track 60 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

Preinscripción

No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.

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Descripción

Este curso está diseñado para profesionales que buscan aplicar herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en entornos empresariales reales, utilizando Python, frameworks modernos y metodologías de automatización orientadas a productividad y retorno de inversión. La formación incluye desde fundamentos teóricos hasta el despliegue de soluciones inteligentes, con un enfoque práctico basado en proyectos.

Objetivos

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

  • Aplicar conceptos de IA y ML en entornos empresariales
  • Usar Python y bibliotecas de ciencia de datos para manipulación y análisis
  • Entrenar modelos supervisados y no supervisados
  • Aplicar procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial generativa
  • Desplegar modelos usando APIs y contenedores
  • Integrar agentes inteligentes (LLMs) a procesos reales
  • Automatizar flujos de negocio con enfoque en ROI
  • Desarrollar y presentar un proyecto aplicado de automatización inteligente

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • Fundamentos sólidos en lógica de programación y estructuras de datos
  • Conocimiento práctico de Python (funciones, estructuras, listas, archivos)
  • Experiencia con frameworks como Django o Flask
  • Conocimientos básicos en álgebra lineal y estadística
  • Familiaridad con Jupyter Notebook
  • Capacidad para trabajar con datos en CSV, Excel y JSON
  • Deseable: experiencia en proyectos con automatización, análisis o visualización

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AI and Machine Learning – Business Implementation Track 60 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor(en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante "no memorice", sino que "entienda" los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral."

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

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No necesitas pagar para preinscribirte. Al preinscribirte, separas un cupo en el grupo para este curso o programa. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para completar tu inscripción.

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