Máster de Programación de Inteligencia Artificial con Python

Descripción

Domina Python desde 0 hasta la implementación de Inteligencia Artificial de forma profesional.
AI Engineer la carrera del presente y el futuro.
¿Qué aprenderás?
Desde los fundamentos de Python hasta la creacion e implementacion de modelos de IA para la creacion de contenido, creacion de soluciones con Inteligencia Artificial y todo el conocimiento y la práctica necesaria para incorporarse a este mundo laboral.

Temario

Programación Python - Fundamentos
Módulos & Contenidos
  • Introducción a Python
    • Instalación y configuración del entorno
    • Sintaxis básica y estructuras de control
    • Funciones y manejo de excepciones
  • Librerías Python
    • NumPy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • Scikit-learn
Programación SQL - Fundamentos
Módulos & Contenidos
  • 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
Módulos & Contenidos
  • Conceptos Básicos de GIT
    • Instalación y configuración
    • Repositorios y commits
    • Branching y merging
    • Resolución de conflictos
Introducción a la Inteligencia Artificial con Python
Módulos & Contenidos
  • Fundamentos de IA
    • Conceptos básicos y aplicaciones
    • Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
    • Implementación de modelos básicos con Scikit-learn
LangChain
Módulos & Contenidos
  • Introducción a LangChain
    • Conceptos y arquitectura
    • Creación de cadenas de procesamiento
    • Integración con otros servicios y APIs
Bases de datos vectoriales
Módulos & Contenidos
  • Fundamentos de Bases de Datos Vectoriales
    • Conceptos y casos de uso
    • Implementación y consultas
    • Herramientas y librerías populares
LLM Open-Source - Introducción a Transformers
Módulos & Contenidos
  • Conceptos Básicos de LLM y Transformers
    • Fundamentos teóricos
    • Arquitectura de Transformers
    • Aplicaciones y ejemplos prácticos
Entrenamiento de modelos LLM
Módulos & Contenidos
  • Proceso de Entrenamiento de LLM
    • Preparación de datos
    • Configuración y entrenamiento
    • Evaluación y ajuste de hiperparámetros
Hugging Face - Conceptos generales
Módulos & Contenidos
  • Introducción a Hugging Face
    • Funcionalidades y ecosistema
    • Navegación y uso del Hub de modelos
    • Implementación básica de modelos preentrenados
Hugging Face & Computer Vision model
Módulos & Contenidos
  • 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
Módulos & Contenidos
  • Modelos de Audio con Hugging Face
    • Conceptos básicos de procesamiento de audio
    • Implementación y uso de modelos de audio preentrenados
    • Aplicaciones prácticas
Hugging Face - Space
Módulos & Contenidos
  • Creación y Gestión de Espacios en Hugging Face
    • Conceptos y funcionalidades
    • Implementación de aplicaciones en Spaces
    • Integración y despliegue
Modelos Open-Source en Cloud
Módulos & Contenidos
  • 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
Módulos & Contenidos
  • Fundamentos de Prompt Engineering
    • Conceptos y técnicas
    • Diseño y optimización de prompts
    • Aplicaciones y casos de uso
Creación de APP´S con Inteligencia Artificial
Módulos & Contenidos
  • Desarrollo de Aplicaciones con IA
    • Diseño y arquitectura de aplicaciones IA
    • Implementación y pruebas
    • Despliegue y mantenimiento
Flowise - El orquestador de Flujos de AI
Módulos & Contenidos
  • Introducción a Flowise
    • Conceptos y funcionalidades
    • Creación y gestión de flujos de trabajo de AI
    • Integración y automatización
Proyecto final - Temática Libre
Módulos & Contenidos
  • Desarrollo del Proyecto Final
    • Definición del proyecto
    • Implementación y desarrollo
    • Presentación y evaluación

Destinatarios

  • Profesionales que desean mejorar su empleabilidad.
  • Empresas que quieren formar a sus equipos.
  • Personas que quieren comenzar una nueva carrera profesional.

Requisitos

Sin conocimientos previos.

Metodología

Metodología 100% online tutorizada. Videoclases - Prácticas - 100% Online - A tu Ritmo

Duración

Duración: 12 meses (1600 horas).

Objetivos

Te convertirás en un AI Engineer para implementar soluciones de Inteligencia Artificial.
El progamador más buscado.

Prácticas

Realización de 3 meses de prácticas en empresas.

Promociones

Financiación gratis.

Ventajas del curso

Acceso sin límite de tiempo. AEDIA da presencia a sus estudiantes en ferias nacionales e internacionales.
Máster de Programación de Inteligencia Artificial con Python
Asociación Española para la Difusión de la Inteligencia Artificial AEDIA
Campus y sedes: Asociación Española para la Difusión de la Inteligencia Artificial AEDIA
Asociación Española para la Difusión de la Inteligencia Artificial AEDIA
Plaza Rafael Salazar, 2 41808 Villanueva del Ariscal (Sevilla)
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