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Curso de Inteligencia Artificial (IA): Fundamentos y Aplicaciones Prácticas

Curso de Inteligencia Artificial (IA): Fundamentos y Aplicaciones Prácticas

CEI: Centro de Estudios de Innovación

Curso presencial

Madrid y 2 más


2.450

Duración : 3 Meses

El Curso de Inteligencia Artificial (IA): Fundamentos y Aplicaciones Prácticas ofrece una formación completa para comprender, desarrollar y aplicar soluciones basadas en inteligencia artificial. A lo largo del programa, el alumnado adquiere una base sólida en IA, machine learning y deep learning, combinando fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas en ámbitos como visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, robótica y automatización.

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Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid
Marzo 2026
Sevilla
Abril 2026
Valencia
Abril 2026

Objetivos

-Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de la inteligencia artificial. -Aprender a utilizar Python como herramienta base para proyectos de IA. -Conocer y aplicar técnicas de machine learning y deep learning. -Desarrollar modelos de IA para análisis de datos, visión y lenguaje natural. -Entender los aspectos éticos, legales y sociales de la inteligencia artificial. -Aplicar técnicas de prompting e integración de sistemas inteligentes.

A quién va dirigido

Dirigido a personas interesadas en iniciarse o profundizar en el campo de la inteligencia artificial, así como a profesionales de perfiles técnicos, científicos o digitales que deseen adquirir una base sólida en IA y conocer sus aplicaciones prácticas en distintos sectores.

Requisitos

No se requieren conocimientos avanzados previos en inteligencia artificial. Es recomendable contar con nociones básicas de informática y matemáticas, así como interés por la programación, el análisis de datos y el desarrollo de soluciones tecnológicas.

Temario completo de este curso

  • El programa incluye fundamentos de inteligencia artificial, historia, ética y bases matemáticas.
  • Se trabaja Python aplicado a IA, machine learning supervisado y no supervisado, deep learning y redes neuronales. Incluye procesamiento del lenguaje natural, modelos de lenguaje, computer vision, técnicas avanzadas de prompting, robótica, automatización e integración de sistemas mediante APIs.
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