Imagen del curso gratis Inteligencia Artificial

Curso en línea gratuitoInteligencia Artificial

Duración del curso en línea: 11 horas y 37 minutos

4.4

estrellaestrellaestrellaestrellamedia estrella

(5)

Domina habilidades de IA para analizar datos y crear modelos predictivos. Curso online gratis con ejercicios y base sólida en machine learning y redes neuronales.

En este curso gratuito, aprenda sobre

  • Conceptos base de IA, ML y herramientas típicas del flujo de trabajo
  • Manejo y preparación de datos: limpieza, transformación y selección de variables
  • Uso de DataFrames en Pandas y ventajas vs listas/diccionarios
  • Operaciones clave en Pandas: filtrar, agrupar, unir, ordenar y resumir datos
  • Entrenamiento supervisado: aprender una función a partir de pares input-output
  • Fundamentos de ML: división train/test, overfitting, validación y generalización
  • SVM y kernels comunes; reconocer kernels no habituales
  • Métricas para regresión: MAE, MSE/RMSE y R²; elegir la más adecuada
  • Diferencias entre redes neuronales tradicionales y profundas (más capas y capacidad)
  • Regresión con redes neuronales: función de pérdida y significado del valor de evaluación
  • Reconocimiento de imágenes: nociones de arquitectura y procesamiento para visión
  • Diferencia entre redes completamente conectadas y otras arquitecturas (p.ej., convolucionales)
  • Despliegue de redes neuronales en aplicaciones web: inferencia, APIs e integración
  • Modelos tipo Random Forest y ciclo de ML: datos→entrenar→evaluar→ajustar→desplegar

Descripción del curso

Impulsa tu perfil en tecnología aprendiendo a construir soluciones basadas en datos con este curso online gratis de Inteligencia Artificial, orientado a quienes quieren dar sus primeros pasos en la disciplina o reforzar una base práctica para proyectos reales. A lo largo del recorrido desarrollarás una visión clara del flujo de trabajo típico en IA: desde entender el problema y preparar la información, hasta entrenar modelos, medir resultados e interpretar su rendimiento.

Empezarás con los fundamentos y las herramientas más utilizadas en entornos profesionales, para que puedas instalar, organizar y trabajar con un entorno de análisis sin fricciones. Después, pasarás al manejo de datos, aprendiendo a transformar información cruda en datasets listos para modelar: limpiar, explorar, estructurar y detectar patrones relevantes antes de entrenar algoritmos.

El curso pone especial atención en el trabajo con estructuras tabulares y operaciones de análisis de datos, una habilidad clave para cualquier ruta en ciencia de datos e IA aplicada. A partir de ahí avanzarás hacia machine learning, entendiendo cómo se entrena un modelo a partir de ejemplos, cómo se ajustan parámetros, cómo se comparan enfoques y qué buenas prácticas ayudan a evitar resultados engañosos. También se abordan métricas de evaluación para distintos tipos de tareas, con enfoque en criterios apropiados cuando el objetivo es predecir valores continuos.

En la fase de redes neuronales, consolidarás el salto desde modelos clásicos hacia enfoques más potentes, diferenciando arquitecturas básicas de modelos profundos, y comprendiendo por qué ciertas configuraciones funcionan mejor en problemas complejos. Además, conocerás aplicaciones habituales como la regresión y el reconocimiento de imágenes, para que puedas conectar conceptos con casos de uso actuales.

Para completar la ruta, verás cómo integrar modelos en entornos cercanos a producción, incluyendo el panorama de redes neuronales en aplicaciones web, y ampliarás tu caja de herramientas con modelos como Random Forest y otros enfoques utilizados frecuentemente por su buen desempeño y versatilidad.

Incluye videos y ejercicios tipo cuestionario que refuerzan los conceptos clave en cada etapa. Al finalizar, tendrás una base sólida para seguir aprendiendo, iniciar un portafolio con proyectos de datos y prepararte para oportunidades en ciencia de datos, IA aplicada y desarrollo de soluciones inteligentes.

Contenido del curso

  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 01: Introducción y herramientas 54m
  • Ejercicio: ¿Cuál es el término más apropiado para referirse a las capacidades de un sistema que puede aprender a partir de datos anteriores y hacer predicciones basado en esta información?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 02: Manejo de datos 1h31m
  • Ejercicio: ¿Cuál es una de las principales ventajas de utilizar un DataFrame en la librería Pandas en comparación con estructuras de datos puras de Python, como listas y diccionarios?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 03: Pandas! 1h16m
  • Ejercicio: ¿Qué operaciones básicas permite realizar Pandas para la manipulación y análisis de datos en Python?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 04: Machine Learning 1h24m
  • Ejercicio: ¿Qué método se utiliza para entrenar un modelo de machine learning y hacer que aprenda a partir de los datos de input y output proporcionados?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 05: Machine Learning 2 1h13m
  • Ejercicio: ¿Cuál de los siguientes algoritmos de kernel en una máquina de soporte vectorial (SVM) NO es comúnmente utilizado?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 06: Machine Learning 3 44m
  • Ejercicio: ¿Cuál es la mejor métrica de rendimiento para evaluar un algoritmo de machine learning que se utiliza en problemas de regresión?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 07: Redes Neuronales 1h09m
  • Ejercicio: ¿Cuál es la principal diferencia entre una red neuronal tradicional y una red neuronal profunda (deep neural network)?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 09: Redes Neuronales Regresion 57m
  • Ejercicio: ¿Qué representa el valor obtenido durante la evaluación del modelo en un proceso de regresión usando redes neuronales?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 10: Reconocimiento de Imágenes con redes neuronales 54m
  • Ejercicio: ¿Cuál es la diferencia principal entre las redes neuronales convencionales y las redes neuronales completamente conectadas?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 12: Redes neuronales en aplicaciones web 53m
  • Ejercicio: ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la aplicación de redes neuronales en aplicaciones web es correcta?
  • Lección en vídeo: Inteligencia Artificial - Clase 13: Random Forest y más modelos 36m
  • Ejercicio: ¿Cuál es el ciclo básico para trabajar con modelos de aprendizaje automático?

Este curso gratuito incluye:

11 horas y 37 minutos de curso de vídeo online

Certificado digital de finalización del curso (Gratis)

Ejercicios para entrenar tus conocimientos

100% gratis, desde el contenido hasta el certificado

¿Listo para empezar?Descarga la app y empieza hoy mismo.

Instale la aplicación

ahora para acceder al curso
Icono que representa cursos de tecnología y negocios

Más de 5000 cursos gratuitos

¡Programación, inglés, marketing digital y mucho más! Aprende lo que quieras, gratis

Icono de calendario con una diana que representa la planificación de estudios

Plan de estudios con IA

La Inteligencia Artificial de nuestra app puede crear un horario de estudio para el curso que elijas

Icono profesional que representa carrera y negocios

De cero al éxito profesional

Mejora tu currículum con nuestro certificado gratuito y luego usa nuestra Inteligencia Artificial para encontrar el trabajo de tus sueños

También puedes utilizar el código QR o los enlaces que aparecen a continuación.

Código QR - Descargar Cursa - Cursos Online

Comentarios del curso: Inteligencia Artificial

DD

Dayanara Diaz

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella

Excelente curso.

DR

Deyvis Rea

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella

excelente curso lo recomiendo

Más cursos gratuitos en Inteligencia artificial y Ciencia de los datos

¡Libro electrónico y audiolibros gratis! ¡Aprende escuchando o leyendo!

¡Descarga la App ahora para tener acceso a + 5000 cursos, ejercicios, certificados y mucho contenido gratis sin pagar nada!

  • Cursos online 100% gratuitos de principio a fin

    Miles de cursos online en vídeo, ebooks y audiolibros.

  • Más de 60 mil ejercicios gratuitos

    Para poner a prueba tus conocimientos durante los cursos en línea

  • Certificado Digital gratuito válido con Código QR

    Generado directamente desde la galería de fotos de tu celular y enviado a tu correo electrónico

Aplicación Cursa en la pantalla del libro electrónico, la pantalla del curso en video y la pantalla de ejercicios del curso, además del certificado de finalización del curso.