Muy Demandado
Inteligencia Artificial & Machine Learning
Crea modelos de IA de producción. Aprende Deep Learning, Redes Neuronales, NLP con Transformers, Computer Vision con CNNs. Trabaja con TensorFlow, PyTorch y frameworks modernos de IA.
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Del Machine Learning clásico al Deep Learning de vanguardia
200 horas de GPU cloud (NVIDIA Tesla V100/A100) para entrenar modelos Deep Learning sin coste. No necesitas hardware potente, entrena desde cualquier PC.
Crea 5 proyectos impresionantes: clasificador de cáncer con CNNs, chatbot con GPT, detector de objetos YOLO, sentiment analyzer con BERT y generador de imágenes con Stable Diffusion.
Aprende a leer e implementar papers de IA: Attention Is All You Need (Transformers), ResNet, YOLO, BERT, GPT. Entenderás la teoría detrás de los modelos state-of-the-art.
Participa en 2 competiciones Kaggle reales durante el curso. Aprende técnicas ganadoras de ensembling, stacking y hyperparameter tuning de top Kagglers.
Certificado verificable en Deep Learning y NLP. Demuestra dominio de TensorFlow, PyTorch, Transformers y deployment de modelos en producción.
ML Engineers y AI Specialists son de los mejor pagados en tech. Salarios iniciales: 45-65K€. Demanda creciente en todos los sectores (fintech, health, retail).
Senior AI/ML Instructor - PhD Machine Learning
Carlos es PhD en Machine Learning por la Universidad Politécnica de Madrid con 10 años de experiencia aplicando IA en producción. Trabajó 6 años en BBVA liderando equipos de Data Science para sistemas de scoring crediticio y detección de fraude con Deep Learning. Ha publicado 8 papers científicos en conferencias top (NeurIPS, ICML) y es reviewer en revistas de ML. Speaker habitual en PyData Madrid y contribuidor a librerías open-source de ML.
Todos los planes incluyen: 220h de contenido, 200h GPU cloud, 5 proyectos IA, datasets, certificado y career support.
ML Engineer en Glovo
"Este curso de IA & Machine Learning cambió completamente mi carrera. Venía de Data Analysis con Python/Pandas pero quería especializarme en Deep Learning. El contenido es increíblemente completo y práctico: desde fundamentos de neural networks hasta arquitecturas avanzadas como Transformers y GANs. Los módulos de Computer Vision con CNNs y NLP con BERT/GPT fueron espectaculares. Los proyectos que completé (detector de objetos con YOLO, chatbot con GPT, clasificador de imágenes médicas) fueron clave en mi entrevista en Glovo. El acceso a GPUs en la nube fue fundamental para entrenar modelos complejos sin gastar en hardware. Carlos es un instructor excepcional: explica papers científicos complejos de forma clara y comparte trucos de producción que solo se aprenden con años de experiencia. Ahora trabajo como ML Engineer desarrollando sistemas de recomendación con Deep Learning. Mi salario se duplicó comparado con mi rol anterior de Data Analyst."
No, no necesitas hardware potente. Incluimos 200 horas de acceso a GPUs en la nube (NVIDIA Tesla V100/A100) sin coste adicional. Puedes entrenar modelos Deep Learning complejos desde cualquier PC o Mac normal. Usaremos Google Colab, Kaggle Kernels y nuestra plataforma cloud propia. Solo necesitas buena conexión a internet.
Se recomienda tener conocimientos sólidos de Python y matemáticas (álgebra lineal, cálculo, estadística nivel universitario). Si ya conoces Pandas/NumPy y ML básico con Scikit-learn, mejor aún. Si eres nuevo en ML, ofrecemos un módulo preparatorio de 30 horas (Python para Data Science + ML Fundamentals) incluido gratis. El curso empieza con fundamentos pero luego se vuelve muy avanzado (Transformers, GANs, Reinforcement Learning).
Cursos gratuitos enseñan conceptos básicos desactualizados. Nosotros ofrecemos: (1) Contenido actualizado 2024 con últimas arquitecturas (GPT-4, Stable Diffusion, LLaMA), (2) Proyectos con datasets reales y deployment en producción, (3) 200h de GPU cloud incluidas, (4) Mentorías 1-on-1 con PhD en ML, (5) Feedback personalizado en tus modelos, (6) Preparación para entrevistas ML de FAANG (coding ML, system design ML), (7) Acceso a comunidad exclusiva de ML Engineers. El 89% de nuestros graduados consigue trabajo en ML/AI en menos de 4 meses.
Roles típicos: ML Engineer (45-65K€), AI Specialist (50-70K€), Computer Vision Engineer (48-68K€), NLP Engineer (50-72K€), Research Scientist (55-80K€). Sectores con alta demanda: fintech (detección fraude, scoring), e-commerce (sistemas recomendación), healthtech (diagnóstico médico con IA), automotive (visión por computador), marketing (NLP, sentiment analysis). El 89% de graduados recibe ofertas en 4 meses. Empresas que contratan: startups de IA, consultoras tech, bancos, GAFAM, scale-ups (Glovo, Cabify, Wallbox).
Únete a más de 380 profesionales que construyen sistemas de IA de producción
Garantía de devolución de 14 días · 200h GPU cloud incluidas · Pago seguro