Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Duración

1 mes

Fecha de inicio

18-10-2026

Horas

100

Precio

$ 1.556

Top 1

mundial

ISEIE: Exclusividad y Excelencia

El 99%

de los alumnos

potencia su valor en el mercado laboral

Harvard

Deusto

ISEIE la universidad del futuro

Universidad

Nº1

Internacional

en Certificaciones y Reconocimientos Internacionales

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Presentación del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Este Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Perú te sumerge en el apasionante mundo del Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), proporcionándote una base sólida en los conceptos clave, herramientas y metodologías empleadas en esta innovadora disciplina.

Con nuestro Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Perú, aprenderás a desarrollar modelos predictivos, procesar datos complejos y aplicar algoritmos avanzados para resolver problemas en sectores como la salud, las finanzas y la tecnología. Diseñado específicamente para estudiantes y profesionales en Perú, este programa combina teoría y práctica para garantizar una comprensión profunda y aplicable del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Propósito del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Perú tiene como objetivo formar profesionales altamente capacitados en el diseño y la implementación de modelos de aprendizaje automático y sistemas de inteligencia artificial.

A lo largo del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Perú, explorarás desde los fundamentos teóricos de la IA hasta la aplicación práctica de algoritmos en diversas áreas, como análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y automatización. Además, el curso resalta la importancia de la ética y la responsabilidad en el desarrollo de soluciones basadas en IA, preparándote para aplicar estas tecnologías de manera eficiente y sostenible.

Para qué te prepara el Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Perú Perú está diseñado para prepararte como un especialista en aprendizaje automático e inteligencia artificial, permitiéndote desarrollar y entrenar modelos predictivos, implementar soluciones basadas en IA y aplicar técnicas avanzadas de machine learning para resolver problemas complejos.

Además, adquirirás experiencia en el uso de herramientas y frameworks esenciales como TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, fundamentales para la creación de soluciones innovadoras en el ámbito tecnológico.

Solicitad más información del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

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

0 %

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

Demanda laboral

0 %

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

Flexibilidad

0 %

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.

Los objetivos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

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

Utilizar lenguajes de programación y bibliotecas clave como Python, TensorFlow y Scikit-Learn.

Diseñar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Implementar proyectos prácticos aplicando ML y AI en diversas áreas.

Desarrollar habilidades para resolver problemas del mundo real mediante soluciones automatizadas.

Diseño del plan de estudios 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 ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de 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 te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Plan de estudios Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING Y LA 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

MÓDULO 2: PROGRAMACIÓN EN PYTHON PARA MACHINE LEARNING

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

MÓDULO 3: FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE SUPERVISADO

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

MÓDULO 4: APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

4.2 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

MÓDULO 5: REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

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

MÓDULO 6: PREPROCESAMIENTO Y MANEJO DE DATOS

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

MÓDULO 7: MODELOS AVANZADOS DE MACHINE LEARNING

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

MÓDULO 8: APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO

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

MÓDULO 9: ÉTICA Y CONSIDERACIONES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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

MÓDULO 10: IMPLEMENTACIÓN DE PROYECTOS EN MACHINE LEARNING

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 proyecto

MÓDULO 11: HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN Y REPORTES

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

MÓDULO 12: TRABAJO FINAL DE CURSO (TFC)

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

$ 1.556

12 Módulos
100 Horas
1 Mes

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes

+ 0

Tutores

+ 0

Online

0 %

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 Perú, deberá realizar un trabajo final en el que aplicará y demostrará los conocimientos adquiridos a lo largo del programa.

Este trabajo final representa una oportunidad para poner en práctica lo aprendido y demostrar su comprensión y habilidades en el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Podrá tomar la forma de un proyecto, informe, presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido del curso y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor en caso de dudas sobre cómo abordar el trabajo final.

Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes

Preguntas Frecuentes

Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información

¿Necesito experiencia previa en programación?

No es necesario. El curso incluye un módulo introductorio de Python para quienes no tienen experiencia.

¿Puedo tomar el curso desde cualquier lugar de Colombia?

Sí, el curso es 100% en línea, accesible desde cualquier región de Colombia.

¿Qué certificación obtendré?

Recibirás un certificado avalado por ISEIE, que valida tus conocimientos en Machine Learning e Inteligencia Artificial.

¿Cuánto tiempo requiere cada módulo?

En promedio, cada módulo requiere entre 8 y 10 horas de dedicación, incluyendo las actividades prácticas.

¿Qué recursos adicionales se incluyen?

Tendrás acceso a guías de estudio, datasets para practicar y ejemplos prácticos.