Escassetat de Talent IA
La demanda de perfils amb experiència en IA creix més ràpid que l'oferta de candidats disponibles.
- ML Engineer
- Data Scientist
- AI Specialist
Transformació Empresarial
Formació en Transformació Digital per al teu Equip
Capacita el teu equip en Machine Learning, Deep Learning i IA Generativa. Programes personalitzats amb casos pràctics aplicats al teu sector. Equips productius en IA en 12 setmanes.
60-100hPrograma Complet
A midaPrograma segons el nivell de l'equip
100%Certificació Inclosa
Per Què Formar el Teu Equip en IA?
La demanda de talent en IA supera l'oferta. Capacita internament i retén talent
Formació Interna
Formar l'equip que ja coneix el negoci evita el cost i el temps d'una incorporació externa.
- L'equip ja coneix el domini
- Sense procés de selecció
- Menys temps fins a ser productiu
Projectes IA Interns
Desenvolupa projectes d'IA amb equip propi, sense dependre de consultoria externa.
- Autonomia tecnològica
- Time-to-market reduït
- Menor cost per projecte
Avantatge Competitiu
Un equip amb criteri propi en IA identifica abans quines oportunitats són viables.
- First-mover advantage
- Innovació contínua
- Atracció del millor talent
Programa de Formació en IA
Contingut tècnic i pràctic adaptat al nivell i sector del teu equip
1
Mòdul 1
20-25hFonaments d'IA i ML
Conceptes bàsics d'IA, Machine Learning i eines de l'ecosistema.
- Introducció a IA i tipus d'aprenentatge
- Python per a Data Science (NumPy, Pandas)
- Anàlisi exploratòria i visualització de dades
- Algoritmes de ML: classificació i regressió
- Avaluació de models i mètriques
2
Mòdul 2
25-30hDeep Learning i Xarxes Neuronals
Arquitectures de xarxes neuronals per a visió, llenguatge i sèries temporals.
- Xarxes neuronals amb TensorFlow/PyTorch
- CNNs per a Computer Vision
- RNNs i LSTMs per a sèries temporals
- Transfer Learning i fine-tuning
- Optimització i hiperparàmetres
3
Mòdul 3
15-20hNLP i GenAI
Processament del llenguatge natural i models generatius (ChatGPT, LLMs).
- NLP: tokenització, embeddings, transformers
- Anàlisi de sentiments i classificació
- Fine-tuning de LLMs per a casos específics
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Integració amb APIs (OpenAI, Anthropic)
4
Mòdul 4
15-20hMLOps i Producció
Desplegament, monitoratge i manteniment de models en producció.
- Desplegament de models (Docker, Kubernetes)
- CI/CD per a Machine Learning
- Monitoratge i reentrenament automàtic
- Escalabilitat i optimització d'inferència
- Ètica, biaix i governança d'IA
Projecte Final
15-25hCas Pràctic Real
Desenvolupament d'un projecte d'IA aplicat a un problema real de la teva empresa.
- Definició del problema i objectius
- Preparació de dades reals de l'empresa
- Desenvolupament del model end-to-end
- Presentació de resultats a stakeholders
- Documentació i pla d'implementació
Sol·licita Pressupost de Formació
Dissenyarem un programa personalitzat segons el nivell i objectius del teu equip