Bootcamp Online
Programación de Inteligencia Artificial
Intensivo y completo: En 9 meses, obtendrás las habilidades necesarias para convertirte en un profesional de la IA.
Enfoque práctico: Aprenderás haciendo, con proyectos que te prepararán para el entorno laboral.
Instructores expertos: Recibirás guía y apoyo de profesionales con experiencia en la industria.
Clases telepresenciales: Aprendizaje personalizado y además conéctate con otros estudiantes y profesionales del campo.
Lenguajes: Python o Javascript, tu eliges.
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Objetivos:
- Conviértete en un AI Engineer y domina la implementación de soluciones de IA.
- Sé el programador más buscado en el mercado.
Dirigido a:
- Profesionales que buscan mejorar su empleabilidad.
- Empresas que desean capacitar a sus equipos.
- Personas listas para iniciar una nueva carrera.
¿Qué aprenderás?
Desde fundamentos de Python hasta creación e implementación de modelos de IA para desarrollar soluciones innovadoras y contenido, con toda la práctica necesaria para integrarte al mundo laboral.
Presencia en las mejores ferias y congresos de Inteligencia Artificial
Damos presencia a nuestros estudiantes en ferias nacionales e internacionales.
Temario del Bootcamp 2024-2025
Temario con Python
Mes 1 (15 de octubre - 15 de noviembre): Fundamentos y Bases
Programación Python - Fundamentos
- Introducción a Python
- Instalación y configuración del entorno
- Sintaxis básica y estructuras de control
- Funciones y manejo de excepciones
Programación SQL - Fundamentos
- Introducción a SQL
- Conceptos básicos de bases de datos
- Consultas básicas (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
- Joins y subconsultas
- Funciones agregadas y de ventana
Control de versiones GIT
- Conceptos Básicos de GIT
- Instalación y configuración
- Repositorios y commits
Mes 2 (16 de noviembre - 15 de diciembre): Librerías Python y Control de Versiones
Librerías Python
- NumPy
- Pandas
Control de versiones GIT
- Branching y merging
- Resolución de conflictos
Mes 3 (16 de diciembre - 15 de enero): Avanzando en Python y SQL
Librerías Python
- Matplotlib
- Scikit-learn
Programación SQL - Avanzado
- Funciones agregadas y de ventana (avanzado)
Mes 4 (16 de enero - 15 de febrero): Introducción a IA y Bases de Datos Vectoriales
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python
- Fundamentos de IA
- Conceptos básicos y aplicaciones
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Implementación de modelos básicos con Scikit-learn
Bases de datos vectoriales
- Fundamentos de Bases de Datos Vectoriales
- Conceptos y casos de uso
- Implementación y consultas
- Herramientas y librerías populares
Mes 5 (16 de febrero - 15 de marzo): LangChain y Modelos LLM
LangChain
- Introducción a LangChain
- Conceptos y arquitectura
- Creación de cadenas de procesamiento
- Integración con otros servicios y APIs
LLM Open-Source - Introducción a Transformers
- Conceptos Básicos de LLM y Transformers
- Fundamentos teóricos
- Arquitectura de Transformers
- Aplicaciones y ejemplos prácticos
Mes 6 (16 de marzo - 15 de abril): Entrenamiento y Aplicación de Modelos
Entrenamiento de modelos LLM
- Proceso de Entrenamiento de LLM
- Preparación de datos
- Configuración y entrenamiento
- Evaluación y ajuste de hiperparámetros
Hugging Face - Conceptos generales
- Introducción a Hugging Face
- Funcionalidades y ecosistema
- Navegación y uso del Hub de modelos
- Implementación básica de modelos preentrenados
Mes 7 (16 de abril - 15 de mayo): Hugging Face y Modelos de Visión por Computadora
Hugging Face & Computer Vision model
- Modelos de Visión por Computadora con Hugging Face
- Introducción a modelos de visión
- Implementación y uso de modelos preentrenados
- Aplicaciones prácticas
Hugging Face & Audio Model IA
- Modelos de Audio con Hugging Face
- Conceptos básicos de procesamiento de audio
- Implementación y uso de modelos de audio preentrenados
- Aplicaciones prácticas
Mes 8 (16 de mayo - 15 de junio): Hugging Face, Cloud y Prompt Engineering
Hugging Face - Space
- Creación y Gestión de Espacios en Hugging Face
- Conceptos y funcionalidades
- Implementación de aplicaciones en Spaces
- Integración y despliegue
Modelos Open-Source en Cloud
- Implementación de Modelos Open-Source en la Nube
- Fundamentos de computación en la nube
- Herramientas y plataformas (AWS, GCP, Azure)
- Despliegue y gestión de modelos
Prompt Engineering
- Fundamentos de Prompt Engineering
- Conceptos y técnicas
- Diseño y optimización de prompts
- Aplicaciones y casos de uso
Mes 9 (16 de junio - 1 de julio): Desarrollo de Aplicaciones y Proyecto Final
Creación de APP´S con Inteligencia Artificial
- Desarrollo de Aplicaciones con IA
- Diseño y arquitectura de aplicaciones IA
- Implementación y pruebas
- Despliegue y mantenimiento
Flowise - El orquestador de Flujos de AI
- Introducción a Flowise
- Conceptos y funcionalidades
- Creación y gestión de flujos de trabajo de AI
- Integración y automatización
Proyecto final - Temática Libre
- Desarrollo del Proyecto Final
- Definición del proyecto
- Implementación y desarrollo
- Presentación y evaluación
Temario con JavaScript
Mes 1 (15 de octubre - 4 de noviembre, 2024): Fundamentos y Bases
Introducción a la programación JavaScript - Fundamentos
- Fundamentos del Lenguaje de Programación:
- Exploración de la sintaxis básica de JavaScript.
- Comprensión de las estructuras de control y funciones esenciales.
- Lenguaje de Programación Fundamental:
- Desarrollo de habilidades fundamentales en programación con un enfoque en JavaScript.
- Implementación de conceptos básicos en proyectos sencillos para afianzar el conocimiento.
Mes 2 (5 de noviembre - 18 de noviembre, 2024): Primeros pasos con TensorFlow.js
Introducción a TensorFlow.js
¿Qué es TensorFlow.js?
- Conceptos clave y aplicaciones de TensorFlow.js en el desarrollo web.
Configuración del Entorno de Desarrollo:
- Instalación y configuración de TensorFlow.js.
- Preparación de un entorno de desarrollo óptimo para proyectos de machine learning.
Conceptos Básicos de Machine Learning y TensorFlow:
- Introducción a los principios fundamentales del machine learning.
- Comprensión de cómo TensorFlow.js se integra en el proceso de desarrollo.
Actividad 1:
- Primer proyecto práctico utilizando TensorFlow.js para resolver un problema básico de machine learning.
Mes 3 (19 de noviembre - 9 de diciembre, 2024): Trabajo con Datos y Preprocesamiento
Trabajando con Datos
Importación de Datos:
- Técnicas para importar datos en proyectos con TensorFlow.js.
Preprocesamiento de Datos:
- Métodos y herramientas para limpiar y preparar datos antes del modelado.
Data Pipelines:
- Creación de pipelines de datos para procesos automatizados y eficientes.
Ejemplo Completo Paso a Paso:
- Guía detallada para implementar un pipeline de datos desde cero.
Actividad 2:
- Proyecto práctico enfocado en la importación y preprocesamiento de datos reales.
Mes 4 (10 de diciembre, 2024 - 7 de enero, 2025): Construcción y Mejora de Modelos de Machine Learning
Construcción de Modelos de Machine Learning
Diseño de Modelos:
- Estrategias para el diseño de modelos efectivos en TensorFlow.js.
Compilación y Entrenamiento de Modelos:
- Técnicas de compilación y entrenamiento de modelos para obtener resultados óptimos.
Evaluación y Mejora de Modelos:
- Métodos para evaluar el rendimiento de los modelos y cómo mejorarlos.
Ejemplo Completo Paso a Paso:
- Implementación detallada de un modelo de machine learning desde el diseño hasta la evaluación final.
Actividad 3:
- Desarrollo de un modelo de machine learning completo, aplicando los conceptos aprendidos.
Mes 5 (8 de enero - 21 de enero, 2025): Despliegue de Modelos
Despliegue de Modelos
- Integración con Aplicaciones Web:
- Cómo integrar modelos de machine learning en aplicaciones web existentes.
- Despliegue en Node.js:
- Métodos para desplegar modelos en entornos Node.js, facilitando la accesibilidad y uso en producción.
Mes 6 (22 de enero - 18 de febrero, 2025): Aplicaciones Avanzadas de Machine Learning
Aplicaciones Avanzadas
Transferencia de Aprendizaje:
- Aplicación de técnicas avanzadas de transferencia de aprendizaje para mejorar modelos.
Trabajo con Modelos de Visión por Computadora:
- Implementación y optimización de modelos especializados en visión por computadora.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
- Uso de TensorFlow.js para desarrollar modelos de procesamiento del lenguaje natural.
Desarrollo de Proyectos Creativos:
- Ejemplos prácticos de proyectos creativos utilizando machine learning.
Actividad 4:
- Proyecto avanzado aplicando técnicas de transferencia de aprendizaje y visión por computadora.
Mes 7 (19 de febrero - 3 de marzo, 2025): Casos de Uso Específicos
Enfoque en Casos de Uso Específicos
- Aplicaciones en Tiempo Real:
- Desarrollo de aplicaciones que utilizan machine learning en tiempo real.
- Aplicación en IoT (Internet de las Cosas):
- Integración de modelos de machine learning en dispositivos IoT para mejorar la funcionalidad y automatización.
Mes 8 (4 de marzo - 10 de marzo, 2025): Ética y Privacidad en IA
Principios de Ética y Privacidad
- Consideraciones Éticas en IA:
- Exploración de los desafíos éticos asociados con la inteligencia artificial y machine learning.
- Manejo de Datos y Privacidad:
- Mejores prácticas para garantizar la privacidad y seguridad de los datos en proyectos de machine learning.
Mes 9 (11 de marzo - 31 de marzo, 2025): Integración con Otras Tecnologías
Integración con Otras Tecnologías
Uso Conjunto con Otras Librerías JavaScript:
- Cómo combinar TensorFlow.js con otras librerías JavaScript para potenciar aplicaciones.
Combinación con Otras Tecnologías Backend:
- Estrategias para integrar TensorFlow.js con tecnologías de backend para soluciones completas.
Ejemplo Completo Paso a Paso:
- Proyecto completo que demuestra la integración de TensorFlow.js en una solución tecnológica robusta.
Actividad 5:
- Desafío práctico de integración utilizando múltiples tecnologías.
Mes 10 (1 de abril - 15 de abril, 2025): Comunidad y Recursos
Comunidad y Recursos
- Conexión con la Comunidad:
- Cómo participar en la comunidad de TensorFlow.js y beneficiarse de recursos compartidos.
- Recursos Adicionales:
- Herramientas y recursos adicionales para continuar aprendiendo y mejorando habilidades en TensorFlow.js.
Mes 11 (15 de abril - 1 de junio, 2025): Proyecto Final
Proyecto Fin de Curso
Desarrollo del Proyecto Final:
- Aplicación de todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso en un proyecto final.
Implementación y Desarrollo:
- Creación y desarrollo del proyecto con orientación y soporte continuo.
Presentación y Evaluación:
- Presentación del proyecto final para evaluación y retroalimentación.
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Programación en Inteligencia Artificial: Tu Guía Completa para Dominar la IA
La formación en Inteligencia Artificial (IA) como medio de empleabilidad
La programación en inteligencia artificial se ha convertido en una habilidad esencial en el mundo tecnológico actual. Desde el desarrollo de chatbots hasta sistemas de recomendación y vehículos autónomos, la IA está revolucionando diversas industrias. Si estás interesado en aprender cómo programar inteligencia artificial y aprovechar sus innumerables oportunidades, esta guía es para ti.
¿Qué es la Programación en Inteligencia Artificial?
La programación en inteligencia artificial implica el uso de algoritmos y modelos matemáticos para crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.
¿Por qué Aprender Programación en Inteligencia Artificial?
- Alta Demanda Laboral: Las empresas de todo el mundo están buscando expertos en IA para desarrollar soluciones innovadoras.
- Salarios Competitivos: Los profesionales en programación de inteligencia artificial suelen recibir salarios muy atractivos.
- Impacto Global: La IA tiene el potencial de resolver problemas complejos y mejorar la calidad de vida en diversas áreas, como la salud, la educación y el medio ambiente.
Fundamentos de la Programación en Inteligencia Artificial
Para comenzar tu viaje en la programación de inteligencia artificial, es esencial tener una comprensión sólida de ciertos conceptos y herramientas clave:
- Lenguajes de Programación: Python es el lenguaje preferido para la IA debido a su simplicidad y la abundancia de bibliotecas especializadas como TensorFlow, Keras y PyTorch.
- Algoritmos de Aprendizaje Automático: Familiarízate con algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales y aprendizaje profundo.
- Manejo de Datos: Aprende a recolectar, limpiar y preprocesar datos utilizando herramientas como Pandas y NumPy.
- Modelado y Evaluación: Desarrolla y evalúa modelos predictivos para asegurar su precisión y eficacia.
Aplicaciones de la Programación en Inteligencia Artificial
La programación en inteligencia artificial tiene aplicaciones en una variedad de campos, incluyendo:
- Salud: Desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido por IA y análisis de imágenes médicas.
- Finanzas: Implementación de modelos predictivos para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.
- Retail: Creación de sistemas de recomendación personalizados y optimización de inventarios.
- Automoción: Desarrollo de vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor.
Conclusión
La programación en inteligencia artificial es una habilidad transformadora que abre puertas a innumerables oportunidades profesionales y personales. Al invertir tiempo en aprender y dominar la IA, puedes estar a la vanguardia de la innovación tecnológica y contribuir a soluciones que impacten positivamente en la sociedad.
¡Empieza hoy tu viaje en la programación de inteligencia artificial y sé parte del futuro tecnológico!
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