Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Duración

1 mes

Fecha de inicio

18-10-2026

Modalidad

Online

Horas

100

Precio

$ 472

Top 1

mundial

ISEIE: Exclusividad y Excelencia

El 99%

de los alumnos

potencia su valor en el mercado laboral

Harvard

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ISEIE la universidad del futuro

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Nº1

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Presentación del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE Ecuador ofrece una formación práctica para comprender cómo las máquinas aprenden de los datos y toman decisiones inteligentes. El programa aborda los fundamentos del aprendizaje automático, desde los tipos de algoritmos y el tratamiento de datos hasta el entrenamiento, la evaluación y la puesta en práctica de modelos.

Trabajarás las técnicas del aprendizaje supervisado y no supervisado, las bases de las redes neuronales y las aplicaciones reales de la inteligencia artificial en distintos sectores. El enfoque combina conceptos claros con ejercicios aplicados, de modo que traslades cada idea a casos concretos. Al finalizar, contarás con una base sólida para entender, valorar e impulsar proyectos de machine learning e inteligencia artificial dentro de cualquier organización.

Propósito del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE tiene como propósito capacitarte para comprender y aplicar las técnicas que están transformando la toma de decisiones basada en datos. El programa responde a una demanda acelerada en Ecuador, donde empresas de todos los sectores buscan perfiles capaces de aprovechar el aprendizaje automático para innovar y ganar competitividad.

Se centra en dotarte de una base sólida en los fundamentos de la inteligencia artificial, integrando la teoría con la aplicación práctica de modelos y algoritmos. La meta es que domines los conceptos clave del machine learning, sepas identificar oportunidades de uso y valores el impacto de estas tecnologías, de manera que impulses su adopción y aportes valor real dentro de un mercado cada vez más orientado a los datos.

Para qué te prepara el Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

El Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE prepara a los estudiantes para comprender y participar en proyectos basados en el aprendizaje automático. Estarás capacitado para reconocer los distintos tipos de algoritmos, preparar y tratar datos, y entender el proceso de entrenamiento y evaluación de modelos.

Aprenderás los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado, las bases de las redes neuronales y las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en la empresa. También podrás identificar oportunidades de uso, interpretar resultados y colaborar con equipos técnicos en el desarrollo de soluciones.

Estas competencias tienen aplicación directa en el mercado ecuatoriano, donde crece la demanda de profesionales capaces de entender y aprovechar la inteligencia artificial para impulsar la innovación y mejorar la toma de decisiones.

Solicitad más información del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial

0 %

Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral

0 %

Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad

0 %

Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.

Los objetivos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Comprender los fundamentos del machine learning y la inteligencia artificial y sus aplicaciones.

Identificar los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Comprender el proceso de tratamiento de datos, entrenamiento y evaluación de modelos.

Conocer las bases de las redes neuronales y sus aplicaciones en distintos sectores.

Identificar oportunidades de aplicación de la inteligencia artificial en el entorno empresarial.

Diseño del plan de estudios Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Plan de estudios Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Módulo 1: Introducción Al Machine Learning Y La Inteligencia Artificial

1.1 Conceptos Claves del Machine Learning (ML)
1.2 Procesamiento y Preparación de Datos en ML
1.3 Modelos y Algoritmos de Machine Learning
1.4 Implementación de un Modelo de Machine Learning
1.5 Aplicaciones Reales y Tendencias en IA y ML
1.6 Historia y evolución del aprendizaje automático
1.7 Principios básicos de Machine Learning
1.8 Aplicaciones y casos de uso

Módulo 2: Programación En Python Para Machine Learning

2.1 Fundamentos de Python para Machine Learning
2.2 Introducción a las Librerías de Machine Learning
2.3 Preprocesamiento y Limpieza de Datos
2.4 Implementación de Modelos de Machine Learning
2.5 Optimización y Ajuste de Modelos
2.6 Despliegue de Modelos y Aplicaciones en Producción
2.7 Introducción a Python y sus bibliotecas
2.8 Uso de NumPy, Pandas y Matplotlib
2.9 Estructuración de datos para algoritmos

Módulo 3: Fundamentos Del Aprendizaje Supervisado

3.1 Introducción al Aprendizaje Supervisado
3.2 Preparación y Manipulación de Datos
3.3 Modelos de Regresión en Aprendizaje Supervisado
3.4 Modelos de Clasificación en Aprendizaje Supervisado
3.5 Árboles de Decisión y Ensambles
3.6 Optimización y Validación de Modelos
3.7 Regresión lineal y logística
3.8 Clasificación con árboles de decisión y SVM
3.9 Implementación práctica en Python

Módulo 4: Aprendizaje No Supervisado

4.2 Introducción al Aprendizaje No Supervisado
4.2 Métodos de Clustering
4.3 Reducción de Dimensionalidad
4.4 Modelos de Aprendizaje No Supervisado para Datos Estructurados
4.5 Modelos Generativos y Representaciones Latentes
4.6 Aplicaciones Prácticas del Aprendizaje No Supervisado
4.7 Clustering y reducción de dimensionalidad
4.8 Algoritmos K-Means y PCA

Módulo 5: Redes Neuronales Y Deep Learning

5.1 Fundamentos de Redes Neuronales
5.2 Arquitecturas de Redes Neuronales
5.3 Entrenamiento y Optimización de Redes Neuronales
5.4 Deep Learning con Frameworks Populares
5.5 Aplicaciones Avanzadas de Deep Learning
5.6 Redes Neuronales en Producción y Escalabilidad
5.7 Implementación en la nube y edge computing
5.8 Introducción a las redes neuronales
5.9 Construcción de modelos en TensorFlow y Keras
5.10 Casos prácticos con deep learning

Módulo 6: Preprocesamiento Y Manejo De Datos

6.1 Introducción al Preprocesamiento de Datos
6.2 Limpieza y Transformación de Datos
6.3 Codificación y Representación de Datos
6.4 Manejo de Datos Desequilibrados
6.5 Preparación de Datos para Modelado
6.6 Almacenamiento y Carga de Datos en Machine Learning
6.7 Limpieza, normalización y transformación de datos
6.8 Métodos para trabajar con datos faltantes
6.9 Creación de pipelines de datos

Módulo 7: Modelos Avanzados De Machine Learning

7.1 Modelos Ensamblados y Métodos de Votación
7.2 Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
7.3 Redes Neuronales Avanzadas y Deep Learning 7.4 Modelos Probabilísticos y Bayesianos
7.5 Optimización de Modelos y Ajuste de Hiperparámetros
7.6 Modelos de Aprendizaje por Refuerzo
7.7 Boosting (XGBoost, LightGBM)
7.8 Ensembles y Random Forests
7.9 Evaluación de modelos avanzados

Módulo 8: Aprendizaje Por Reforzamiento

8.1 Fundamentos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.2 Procesos de Decisión de Markov (MDP)
8.3 Métodos Basados en Políticas y en Valores
8.4 Q-Learning y Deep Q-Networks (DQN)
8.5 Aprendizaje por Reforzamiento Profundo (Deep Reinforcement Learning)
8.6 Aplicaciones y Desafíos del Aprendizaje por Reforzamiento
8.7 Fundamentos de aprendizaje por reforzamiento
8.8 Implementación en entornos simulados
8.9 Aplicaciones industriales

Módulo 9: Etica Y Consideraciones En Inteligencia Artificial

9.1 Fundamentos de la Ética en Inteligencia Artificial
9.2 Sesgos y Discriminación en los Modelos de IA
9.3 Privacidad y Protección de Datos en IA
9.4 IA Explicable y Transparencia en los Modelos
9.5 Responsabilidad y Regulación en Inteligencia Artificial
9.6 Impacto Social y Futuro de la Inteligencia Artificial
9.7 Sesgos en datos y modelos
9.8 Impactos sociales y éticos de la IA
9.9 Regulaciones internacionales

Módulo 10: Implementación De Proyectos En Machine Learning

10.1 Ciclo de Vida de un Proyecto de Machine Learning
10.2 Recolección y Preparación de Datos
10.3 Selección y Entrenamiento de Modelos
10.4 Despliegue y Producción de Modelos ML
10.5 Automatización y MLOps
10.6 Casos de Éxito y Mejores Prácticas
10.7 Gestión de proyectos de IA
10.8 Creación de modelos productivos
10.9 Evaluación y documentación de proyectos

Módulo 11: Herramientas De Visualización Y Reportes

11.1 Introducción a la Visualización de Datos en Machine Learning
11.2 Librerías de Visualización en Python
11.3 Exploración y Análisis Visual de Datos
11.4 Visualización de Modelos y Resultados de Machine Learning
11.5 Generación de Reportes Automáticos
11.6 Dashboards y Presentación de Datos para Toma de Decisiones
11.7 Creación de dashboards interactivos.
11.8 Herramientas como Tableau y Seaborn.
11.9 Comunicación de resultados.

Módulo 12: Trabajo Final De Curso

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

$ 472

12, 12 Módulos
100 Horas
1 Mes

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes

+ 0

Tutores

+ 0

Online

17 %

Trabajo final del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes

Preguntas Frecuentes

Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información

¿Qué certificado obtengo al completar el Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE?

Al finalizar recibes un certificado internacional de ISEIE que acredita las competencias adquiridas en machine learning e inteligencia artificial. Cuenta con el respaldo de una metodología europea y avala tu formación ante empresas y empleadores tanto en Ecuador como en el extranjero.

¿Necesito conocimientos técnicos o de programación para cursar esta formación?

No es imprescindible. El curso parte desde los fundamentos y está orientado a comprender los conceptos y aplicaciones. Una base en matemáticas o informática facilita el aprovechamiento, pero no constituye un requisito obligatorio para seguir el programa.

¿Cuánto dura el curso?

El curso tiene una duración de 1 mes, equivalente a 100 horas de formación académica. Al impartirse en modalidad 100% virtual, puedes adaptar el ritmo de estudio a tu disponibilidad y avanzar de forma flexible.

¿Cómo funciona la modalidad online del Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial?

La formación es 100% online y de ritmo autodirigido, así organizas el estudio según tu disponibilidad. Accedes a todos los materiales desde el campus virtual y cuentas con el acompañamiento de un tutor especializado que resuelve tus dudas durante el proceso.

¿Qué diferencia al Curso de Machine Learning e Inteligencia Artificial de ISEIE de otros programas similares?

Su metodología europea y su enfoque práctico basado en casos reales lo distinguen. Combina fundamentos claros con aplicaciones aplicables desde el primer día, e incluye una certificación internacional que respalda tu perfil y aporta un valor diferencial frente a otras formaciones.

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