Ingeniería de IA: Maestría en Aprendizaje Profundo y MLOps

What you will learn:

Optimizar modelos de aprendizaje automático con técnicas avanzadas
Desarrollar modelos de visión artificial con CNNs
Crear modelos de series temporales y secuencias con RNNs, LSTMs y GRUs
Implementar Transformers y mecanismos de atención para tareas complejas
Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar la eficiencia del entrenamiento
Diseñar agentes de IA para la toma de decisiones autónoma
Desplegar modelos de aprendizaje automático en producción con MLOps
Utilizar TensorFlow y PyTorch para proyectos prácticos

Description

Domina la ingeniería de IA de vanguardia con nuestra certificación profesional. Este curso intensivo te capacita en aprendizaje profundo, optimización de modelos, arquitecturas de transformers, agentes inteligentes y las mejores prácticas de MLOps. Desde la teoría a la implementación práctica, construirás sistemas de IA listos para producción utilizando TensorFlow y PyTorch.

Aprenderás a ajustar hiperparámetros con Grid Search, Random Search y optimización bayesiana, dominarás CNNs para visión artificial, RNNs y LSTMs para análisis de secuencias, y te adentrarás en el poder de los Transformers y la atención. Desarrollarás habilidades cruciales en aprendizaje por transferencia, diseño de agentes inteligentes para decisiones autónomas y el despliegue robusto de modelos con MLOps, incluyendo Docker, MLflow y Kubernetes.

Construirás proyectos reales en cada módulo, aplicando los conceptos aprendidos a desafíos del mundo real. El curso concluye con un examen final para certificar tu dominio de las tecnologías más avanzadas en Inteligencia Artificial.

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Curriculum

Introducción y Fundamentos

Este módulo inicial presenta el curso y al instructor. La lección "Qué aprenderás en este curso de certificación profesional en Ingeniería de IA" proporciona una visión general completa del programa y sus objetivos de aprendizaje, estableciendo una base sólida para el resto del curso.

Optimización y Ajuste de Modelos

Profundiza en el ajuste y optimización de modelos de ML. A lo largo de siete días, se cubren temas como la introducción al ajuste de hiperparámetros, Grid Search y Random Search para la búsqueda eficiente de parámetros óptimos. Se exploran técnicas avanzadas como la optimización bayesiana, la regularización para mejorar la precisión y la validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo. Se incluyen ejercicios prácticos con GridSearchCV y RandomizedSearchCV, culminando en un proyecto de optimización donde se construye y ajusta un modelo completo.

Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

Este módulo se centra en las CNNs, la base de la visión artificial. Se cubre la arquitectura de las CNNs, incluyendo las capas convolucionales, de pooling, y dropout. Se aprenderá a construir CNNs desde cero utilizando TensorFlow y PyTorch, aplicándolas a la clasificación de imágenes y detección de objetos. Se incluye un proyecto final donde los alumnos clasificarán imágenes en bases de datos como Fashion MNIST o CIFAR-10, poniendo en práctica los conocimientos adquiridos.

Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Modelado de Secuencias

Explora el modelado de datos secuenciales con RNNs, LSTMs y GRUs. El módulo abarca la arquitectura RNN, la retropropagación en el tiempo (BPTT), el manejo de gradientes que desaparecen y las dependencias a largo plazo. Se enseñan técnicas de preprocesamiento de texto y word embeddings. Los alumnos construirán modelos secuencia a secuencia y realizarán un proyecto final, como la generación de texto o el análisis de sentimiento.

Transformers y Mecanismos de Atención

Descubre los poderosos Transformers y los mecanismos de atención. Se explican conceptos como la autoatención, la atención multi-cabeza y la codificación posicional. Se trabajará con Transformers preentrenados como BERT y GPT, y se explorarán variantes avanzadas. El proyecto final implica aplicar Transformers a tareas como el resumen de texto o la traducción automática.

Aprendizaje por Transferencia y Fine-Tuning

Aprende a aprovechar el aprendizaje por transferencia para acelerar el desarrollo de modelos. Se cubren técnicas para la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluyendo estrategias de extracción de características y fine-tuning. Se analiza la adaptación de dominio y los desafíos del aprendizaje transferido, culminando con un proyecto donde los alumnos fine-tunean un modelo para una tarea específica.

Agentes de IA: Una Visión Integral

Este módulo ofrece una visión general de los agentes de IA, explorando diferentes arquitecturas como agentes reactivos, basados en objetivos y sistemas multiagente. Se incluyen prácticas con diversas herramientas y frameworks como AutoGen, IBM Bee, LangGraph, CrewAI y AutoGPT, mostrando la aplicación de agentes en la toma de decisiones, juegos, y otras áreas.

Introducción a MLOps

Aprende las mejores prácticas de MLOps para el despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos de ML en producción. Se cubren herramientas como Docker, MLflow, Kubeflow y pipelines CI/CD. El módulo incluye prácticas en la configuración de una estructura MLOps básica, la construcción de un pipeline de ML completo, la contención con Docker y el despliegue local con Kubernetes.

Examen Final y Conclusión

El curso concluye con un examen final para evaluar el conocimiento adquirido y una sección de felicitaciones.

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