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Área: Dirección virtualidad
Participantes: Mínimo 20 personas
Duración: 120 a 150 horas
Modalidad: Virtual
Fecha de inicio: 25/01/2027

Inversión: $1’950.000
Realiza tu pago

Dirigido a:

Programadores, desarrolladores de software, profesionales y estudiantes de áreas tecnológicas o afines que deseen fortalecer sus conocimientos en inteligencia artificial y desarrollar soluciones aplicadas mediante programación.

Te preparamos para:

Diseñar, entrenar y evaluar modelos de inteligencia artificial para resolver problemas reales mediante programación en Python y herramientas especializadas.

 

Desarrollar e integrar soluciones inteligentes que combinen modelos predictivos, modelos generativos y procesos automatizados, teniendo en cuenta criterios técnicos y éticos.

¿QUÉ VERAS EN ESTE DIPLOMADO?

Aplicar técnicas de Machine Learning y Deep Learning, utilizando librerías y herramientas como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch para desarrollar modelos de clasificación, regresión y redes neuronales.

Integrar modelos de lenguaje, técnicas de ingeniería de prompts, agentes de inteligencia artificial y herramientas de automatización para construir prototipos funcionales y evaluar su desempeño.

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Módulo I: FUNDAMENTOS IA

  • Fundamentos Técnicos y Computacionales de la Inteligencia Artificial
  • Fundamentos matemáticos y estadísticos aplicados a la inteligencia artificial.
  • Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
  • Manipulación y análisis de datos con Python, NumPy, Pandas y herramientas de visualización.
  • Fundamentos de ingeniería de prompts e interacción con modelos generativos.
  • Desarrollo de un reto práctico que compare modelos tradicionales de aprendizaje automático con soluciones basadas en LLM.
2

Módulo II: AUTOMATIZACIÓN IA

  • Modelos, Arquitecturas y Automatización de Inteligencia Artificial
  • Algoritmos de Machine Learning: regresión, clasificación, árboles de decisión, clustering y selección de características.
  • Fundamentos de redes neuronales y aprendizaje profundo con TensorFlow o PyTorch.
  • Introducción a arquitecturas CNN, Transformers, embeddings y modelos preentrenados.
  • Integración de modelos de inteligencia artificial mediante API y herramientas como Hugging Face.
  • Automatización de flujos de trabajo e integración de modelos generativos mediante herramientas como Streamlit, LangChain y AutoGen.
  • Construcción de un prototipo que combine un modelo predictivo con una interfaz de análisis asistida por inteligencia artificial.
3

Módulo III: EVALUACIÓN Y VALIDACIÓN

  • Ingeniería de Producción y Rendimiento de Inteligencia Artificial
  • Evaluación y validación de modelos mediante métricas de rendimiento y análisis de errores.
  • Explicabilidad, identificación de sesgos, transparencia y uso ético de la inteligencia artificial.
  • Herramientas de interpretación de modelos, como SHAP y LIME.
  • Diseño de soluciones generativas, agentes de inteligencia artificial y sistemas RAG.
  • Integración de modelos, fuentes de información, API e interfaces interactivas.
  • Desarrollo y documentación de un proyecto final que integre un modelo predictivo, una solución generativa y una evaluación de su impacto técnico y ético.
Tipo de Programa - Diplomado en Inteligencia Artificial para la Transformación Profesional

Educación continuada

Diplomado en Inteligencia Artificial para la Transformación Profesional

Fecha de Inicio: 25/01/2027

  • Icono de duración - Diplomado en Inteligencia Artificial para la Transformación Profesional

    144 horas

  • Icono de modalidad - Diplomado en Inteligencia Artificial para la Transformación Profesional

    Virtual

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Tipo de Programa - Curso de Gestión de Protección de Datos

Educación continuada

Curso de Gestión de Protección de Datos

Fecha de Inicio: 27/10/2026

  • Icono de duración - Curso de Gestión de Protección de Datos

    40 horas

  • Icono de horarios - Curso de Gestión de Protección de Datos

    Martes y jueves de 6:00 p. m. a 9:00 p. m.

  • Icono de modalidad - Curso de Gestión de Protección de Datos

    Virtual

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Tipo de Programa - Curso Análisis de Proyectos BI

Educación continuada

Curso Análisis de Proyectos BI

Fecha de Inicio: 26/09/2026

  • Icono de duración - Curso Análisis de Proyectos BI

    20 horas

  • Icono de horarios - Curso Análisis de Proyectos BI

    Sábados de 8:00 a.m. a 5:00 p.m.

  • Icono de modalidad - Curso Análisis de Proyectos BI

    Virtual

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