Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Duración

4 semanas

Fecha de inicio

25-08-2025

ECTS

4

Horas

100

Precio

395 $

Botón Exclusividad ISEIE Innovation School
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Presentación del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una herramienta clave para transformar la forma en que realizamos actividades diarias y profesionales. Sin embargo, el aprendizaje adecuado y controlado de estas tecnologías es esencial para aprovecharlas al máximo y evitar su mal uso. Con el Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Argentina, aprenderás a desarrollar modelos eficientes, automatizar procesos y optimizar decisiones basándote en análisis predictivos. Tanto al inicio como a lo largo del curso, contarás con recursos educativos diseñados para modificar hábitos profesionales y mejorar tu desempeño en entornos laborales con el apoyo constante y metodologías innovadoras. Este curso no sigue un sistema tradicional, sino que está diseñado para modificar la perspectiva con la que abordamos problemas complejos, desarrollando soluciones basadas en datos y promoviendo una mentalidad innovadora que facilite la adopción de tecnología avanzada de manera paulatina.
Curso de Machine Learning e inteligencia artificial​

Propósito del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos está enfocada en la mejora profesional de sus participantes, brindándoles el mejor conocimiento posible en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Gracias a su enfoque único y a la creciente demanda en este campo, los egresados tendrán amplias oportunidades para avanzar en sus carreras profesionales y destacar en un mercado altamente competitivo. Nuestro Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial ofrece la posibilidad de profundizar y actualizar los conocimientos en esta área, utilizando una tecnología educativa de vanguardia. Este curso brinda una visión integral, mientras se enfoca en los aspectos más innovadores y esenciales de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los especialistas en el área de Machine Learning e Inteligencia Artificial forman parte de equipos multidisciplinarios que aplican conocimientos científicos y habilidades técnicas avanzadas. Estas competencias les permiten diseñar soluciones inteligentes y promover la innovación en cualquier industria, optimizando procesos y obteniendo resultados sobresalientes.

Para qué te prepara el Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son áreas fundamentales para la tecnología moderna. Estas disciplinas se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones para resolver problemas complejos y automatizar tareas. Los profesionales que dominan estas herramientas están en alta demanda en múltiples sectores. En este sentido, es esencial contar con expertos capacitados en este campo para liderar proyectos de innovación tecnológica. Es por ello que hemos desarrollado el Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial, diseñado para formar profesionales que puedan implementar modelos predictivos, diseñar soluciones inteligentes y desarrollar aplicaciones que aprovechen al máximo estas tecnologías.

Nuestro programa ofrece la posibilidad de profundizar y actualizar los conocimientos en estas áreas, utilizando la más avanzada tecnología educativa. Proporciona una visión integral delMachine Learning y la Inteligencia Artificial, al tiempo que se enfoca en los principios de aprendizaje supervisado y no supervisado, proporcionando una actualización en algoritmos avanzados, redes neuronales, y modelos de datos. Este curso capacita a sus participantes con todas las habilidades necesarias para desarrollar una exitosa labor profesional en este apasionante campo.

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Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial​
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Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Objetivos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

1

Comprender los conceptos fundamentales de Machine Learning y de Inteligencia Artificial.

2

Aplicar herramientas y lenguajes de programación como Python, TensorFlow y Scikit-learn para construir modelos inteligentes.

3

Desarrollar habilidades en el preprocesamiento, análisis y visualización de datos.

4

Diseñar y evaluar modelos predictivos y sistemas de inteligencia artificial.

5

Implementar aplicaciones prácticas que resuelvan problemas reales en sectores clave como finanzas, salud y tecnología.

Diseño del plan de estudios del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Argentina, se han seguido las directrices de un equipo docente especializado, encargado de seleccionar cuidadosamente la información con la que se ha estructurado el temario.

De este modo, los profesionales que accedan al programa encontrarán contenidos innovadores y exhaustivos, alineados con el uso de tecnologías avanzadas y diseñados para abordar las necesidades y desafíos actuales. El objetivo es integrar conocimientos académicos y habilidades técnicas en un entorno global competitivo.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online. El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa permite reforzar y enriquecer los conocimientos, asegurando que perduren en el tiempo gracias a una repetición estratégica de los contenidos.
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Plan de estudios Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

1.1 Conceptos Claves del Machine Learning (ML)
1.2 Procesamiento y Preparación de Datos en ML
1.3 Modelos y Algoritmos de Machine Learning
1.4 Implementación de un Modelo de Machine Learning
1.5 Aplicaciones Reales y Tendencias en IA y ML
1.6 Historia y evolución del aprendizaje automático
1.7 Principios básicos de Machine Learning
1.8 Aplicaciones y casos de uso

2.1 Fundamentos de Python para Machine Learning
2.2 Introducción a las Librerías de Machine Learning
2.3 Preprocesamiento y Limpieza de Datos
2.4 Implementación de Modelos de Machine Learning
2.5 Optimización y Ajuste de Modelos
2.6 Despliegue de Modelos y Aplicaciones en Producción
2.7 Introducción a Python y sus bibliotecas
2.8 Uso de NumPy, Pandas y Matplotlib
2.9 Estructuración de datos para algoritmos

3.1 Introducción al Aprendizaje Supervisado
3.2 Preparación y Manipulación de Datos
3.3 Modelos de Regresión en Aprendizaje Supervisado
3.4 Modelos de Clasificación en Aprendizaje Supervisado
3.5 Árboles de Decisión y Ensambles
3.6 Optimización y Validación de Modelos
3.7 Regresión lineal y logística
3. 8 Clasificación con árboles de decisión y SVM
3.9 Implementación práctica en Python

4.1 Introducción al Aprendizaje No Supervisado
4.2 Métodos de Clustering
4.3 Reducción de Dimensionalidad
4.4 Modelos de Aprendizaje No Supervisado para Datos Estructurados
4.5 Modelos Generativos y Representaciones Latentes
4.6 Aplicaciones Prácticas del Aprendizaje No Supervisado
4.7 Clustering y reducción de dimensionalidad
4.8 Algoritmos K-Means y PCA
4.9 Análisis de patrones y segmentación de datos

5.1 Fundamentos de Redes Neuronales
5.2 Arquitecturas de Redes Neuronales
5.3 Entrenamiento y Optimización de Redes Neuronales
5.4 Deep Learning con Frameworks Populares
5.5 Aplicaciones Avanzadas de Deep Learning
5.6 Redes Neuronales en Producción y Escalabilidad
5.7 Implementación en la nube y edge computing
5.8 Introducción a las redes neuronales
5.9 Construcción de modelos en TensorFlow y Keras
5.10 Casos prácticos con deep learning.

6.1 Introducción al Preprocesamiento de Datos
6.2 Limpieza y Transformación de Datos
6.3 Codificación y Representación de Datos
6.4 Manejo de Datos Desequilibrados
6.5 Preparación de Datos para Modelado
6.6 Almacenamiento y Carga de Datos en Machine Learning
6.7 Limpieza, normalización y transformación de datos
6.8 Métodos para trabajar con datos faltantes
6.9 Creación de pipelines de datos

7.1 Modelos Ensamblados y Métodos de Votación
7.2 Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
7.3 Redes Neuronales Avanzadas y Deep Learning
7.4 Modelos Probabilísticos y Bayesianos
7.5 Optimización de Modelos y Ajuste de Hiperparámetros
7.6 Modelos de Aprendizaje por Refuerzo
7.7 Boosting (XGBoost, LightGBM)
7.8 Ensembles y Random Forests
7.9 Evaluación de modelos avanzados

8.1 Fundamentos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.2 Procesos de Decisión de Markov (MDP)
8.3 Métodos Basados en Políticas y en Valores
8.4 Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN)
8.5 Aprendizaje por Reforzamiento Profundo (Deep Reinforcement Learning)
8.6 Aplicaciones y Desafíos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.7 Fundamentos de aprendizaje por reforzamiento
8.8 Implementación en entornos simulados
8.9 Aplicaciones industriales

9.1 Fundamentos de la Ética en Inteligencia Artificial
9.2 Sesgos y Discriminación en los Modelos de IA
9.3 Privacidad y Protección de Datos en IA
9.4 IA Explicable y Transparencia en los Modelos
9.5 Responsabilidad y Regulación en Inteligencia Artificial
9.6 Impacto Social y Futuro de la Inteligencia Artificial
9.7 Sesgos en datos y modelos
9.8 Impactos sociales y éticos de la IA
9.9 Regulaciones internacionales

10.1 Ciclo de Vida de un Proyecto de Machine Learning
10.2 Recolección y Preparación de Datos
10.3 Selección y Entrenamiento de Modelos
10.4 Despliegue y Producción de Modelos ML
10.5 Automatización y MLOps
10.6 Casos de Éxito y Mejores Prácticas
10.7 Gestión de proyectos de IA
10.8 Creación de modelos productivos
10.9 Evaluación y documentación de proyectos

11.1 Introducción a la Visualización de Datos en Machine Learning
11.2 Librerías de Visualización en Python
11.3 Exploración y Análisis Visual de Datos
11.4 Visualización de Modelos y Resultados de Machine Learning
11.5 Generación de Reportes Automáticos
11.6 Dashboards y Presentación de Datos para Toma de Decisiones
11.7 Creación de dashboards interactivos.
11.8 Herramientas como Tableau y Seaborn.
11.9 Comunicación de resultados.

Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en
función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas.

Requisitos del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

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  • 12 Módulos
  • 100 Horas
  • 4 ECTS

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Trabajo final del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Argentina, deberá realizar un trabajo final en el cual pondrá en práctica y demostrará los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Este trabajo final representa una excelente oportunidad para aplicar lo aprendido y demostrar su comprensión y habilidades en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Podrá tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo de los objetivos del programa y el contenido impartido. Recuerde seguir cuidadosamente las instrucciones proporcionadas y no dudar en consultar con su instructor o tutor si tiene alguna duda sobre cómo abordar el trabajo final.
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Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Curso de Machine Learning e inteligencia artificial de ISEIE,  y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

El curso puede completarse en 4 semanas, dedicando entre 4 y 6 horas por semana.

No, el curso está diseñado para principiantes y avanzados por igual.

Recibirás un certificado oficial de ISEIE Colombia avalando tus conocimientos.

Sí, el contenido es accesible desde computadoras, tablets y smartphones.

Sí, tendrás acceso ilimitado al contenido del curso para revisarlo cuando lo necesites.