Boxia IA

IA Avanzada

Domina la Inteligencia Artificial Avanzada y crea soluciones con impacto real

¿Tienes conocimientos básicos en inteligencia artificial y quieres dar el siguiente gran paso? Este curso avanzado es para ti.

Durante 4 meses, explorarás en profundidad las arquitecturas más potentes del aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales, recurrentes y los modelos Transformers. Aprenderás a aplicarlas en contextos reales como visión por computador y procesamiento de lenguaje natural, desarrollando soluciones prácticas, robustas y escalables.

Cada mes te sumergirás en un módulo especializado, con clases en vivo vía Zoom, retos guiados, y soporte inmediato por WhatsApp y chatbot para que nunca te detengas.

🚀 La IA no reemplazará tu talento, pero quien sepa usarla sí puede superarte.

Toma la delantera. Conviértete en un profesional preparado para liderar en la era de la inteligencia artificial.

Módulo 1

Redes Neuronales Profundas y Optimización

Objetivo: Comprender y dominar la estructura interna de redes neuronales multicapa y sus procesos de entrenamiento.
Contenidos:

  • Repaso de perceptrón y backpropagation

  • Funciones de activación y normalización

  • Técnicas de optimización: SGD, Adam, regularización, dropout

  • Ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos

Actividad práctica:

  • Entrenamiento de una red profunda en TensorFlow o PyTorch sobre un dataset estructurado (ej. clasificación de imágenes o texto).

Módulo 2

Arquitecturas Avanzadas de Deep Learning

Objetivo: Explorar arquitecturas especializadas en visión y lenguaje.
Contenidos:

  • Redes Convolucionales (CNN) para visión por computador

  • Redes Recurrentes (RNN), LSTM y GRU para datos secuenciales

  • Introducción al modelo Transformer y mecanismos de atención

  • Transfer Learning y fine-tuning con modelos preentrenados

Actividad práctica:

  • Clasificación de imágenes con CNN

  • Análisis de secuencias con LSTM o Transformer en texto breve

Módulo 3

Visión por Computadora con IA

Objetivo: Aplicar redes neuronales en tareas de visión artificial.
Contenidos:

  • Clasificación, detección de objetos y segmentación semántica

  • Arquitecturas: ResNet, EfficientNet, YOLO, U-Net

  • Herramientas prácticas: Roboflow, CVAT, Ultralytics

Actividad práctica:

  • Proyecto de visión por computador con dataset personalizado y modelo de detección o clasificación

Módulo 4

Procesamiento de Lenguaje Natural con Modelos Avanzados

Objetivo: Implementar soluciones basadas en modelos de lenguaje.
Contenidos:

  • Tokenización, embeddings y modelos encoder-decoder

  • Uso de BERT, GPT y modelos similares para clasificación y generación

  • Aplicaciones reales: análisis de sentimientos, resumen, chatbot básico

Actividad práctica:

  • Desarrollo de un mini proyecto con Hugging Face o OpenAI API para análisis o generación de texto

Hola, estoy interesado en el curso.

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