El curso “Machine Learning e Inteligencia Artificial” está diseñado para proporcionar una formación completa y estructurada sobre los fundamentos, técnicas y herramientas esenciales que permiten desarrollar sistemas inteligentes basados en datos. A través de un enfoque teórico-práctico, el alumnado aprenderá a comprender, preparar y modelizar información, aplicando algoritmos avanzados y metodologías actuales utilizadas en el ámbito profesional.
El programa comienza con una base sólida en estadística, elemento imprescindible para interpretar datos, comprender su comportamiento y facilitar la construcción de modelos fiables. A continuación, el curso profundiza en los fundamentos de la programación, abordando los lenguajes más utilizados en inteligencia artificial —Python, R y otras opciones relevantes—, ofreciendo al alumnado las capacidades necesarias para implementar modelos, automatizar procesos y manipular conjuntos de datos.
Posteriormente, se trabaja el proceso de ETL y preparación de datos, una fase crítica que permite transformar datos brutos en información utilizable. El alumnado aprenderá a limpiar, estructurar y enriquecer los datos para garantizar que los modelos de Machine Learning operen con máxima precisión y fiabilidad.
El bloque central del curso se dedica al estudio de los modelos supervisados, no supervisados y semi-supervisados, incluyendo técnicas de regresión, clasificación y un análisis detallado de los principales tipos de algoritmos utilizados en la industria. Este contenido permite comprender cómo funcionan, cuándo aplicarlos y cómo evaluar su rendimiento en diferentes escenarios.
El programa incluye además un módulo específico sobre aprendizaje por refuerzo, una de las áreas más avanzadas de la IA moderna, que permite entrenar agentes capaces de aprender mediante interacción con su entorno. A esto se suma un bloque dedicado al Deep Learning, donde se abordan los fundamentos de las redes neuronales profundas y su aplicación en problemas complejos como visión artificial, procesamiento de lenguaje y análisis de datos no estructurados.
El curso se completa con formación en análisis avanzado de datos y visualización, para que el alumnado pueda interpretar patrones, comunicar resultados y presentar conclusiones de manera clara y eficaz en contextos profesionales o de investigación.
Este programa es ideal para quienes desean adquirir una visión global y aplicada del Machine Learning y la Inteligencia Artificial, desde los principios matemáticos y computacionales hasta las técnicas avanzadas de modelización, proporcionando competencias clave para campos como ingeniería, marketing, análisis de datos, consultoría o innovación tecnológica.
La metodología online está pensada para que puedas decidir dónde, cuándo y qué ritmo prefieres estudiar, aunque existe una estructura básica y unos datos de control que te ayudarán al desarrollo del curso. Por tanto, está diseñado para todas aquellas personas con poca flexibilidad horaria y que no pueden asistir al centro de manera presencial, ya sea por horarios o por lejanía de residencia.
El soporte para llevar a cabo esta metodología es el Campus Virtual , una zona privada para los estudiantes que facilita el acceso al curso y potencia la interacción entre el centro y el alumno.
El curso se desarrolla de manera asíncrona y guiada , permitiendo que cada estudiante marque su propio ritmo de aprendizaje. No es necesario conectarse en horarios determinados, salvo para tutorías opcionales con los profesores.
La evaluación se basará en el seguimiento del curso, la participación, y exámenes de evaluación continua al finalizar cada unidad, además de un examen final que englobará todos los contenidos.