Escasez de Talento IA
La demanda de perfiles con experiencia en IA crece más rápido que la oferta de candidatos disponibles.
- ML Engineer
- Data Scientist
- AI Specialist
Transformación Empresarial
Formación en Transformación Digital para tu Equipo
Capacita a tu equipo en Machine Learning, Deep Learning y IA Generativa. Programas personalizados con casos prácticos aplicados a tu sector. Equipos productivos en IA en 12 semanas.
60-100hPrograma Completo
A medidaPrograma por nivel del equipo
100%Certificación Incluida
¿Por Qué Formar a tu Equipo en IA?
La demanda de talento en IA supera la oferta. Capacita internamente y retén talento
Formación Interna
Formar al equipo que ya conoce el negocio evita el coste y el tiempo de una incorporación externa.
- El equipo ya conoce el dominio
- Sin proceso de selección
- Menor tiempo hasta ser productivo
Proyectos IA Internos
Desarrolla proyectos de IA con equipo propio, sin depender de consultoría externa.
- Autonomía tecnológica
- Time-to-market reducido
- Menor coste por proyecto
Ventaja Competitiva
Un equipo con criterio propio en IA identifica antes qué oportunidades son viables.
- First-mover advantage
- Innovación continua
- Atracción del mejor talento
Programa de Formación en IA
Contenido técnico y práctico adaptado al nivel y sector de tu equipo
1
Módulo 1
20-25hFundamentos de IA y ML
Conceptos básicos de IA, Machine Learning y herramientas del ecosistema.
- Introducción a IA y tipos de aprendizaje
- Python para Data Science (NumPy, Pandas)
- Análisis exploratorio y visualización de datos
- Algoritmos de ML: clasificación y regresión
- Evaluación de modelos y métricas
2
Módulo 2
25-30hDeep Learning y Redes Neuronales
Arquitecturas de redes neuronales para visión, lenguaje y series temporales.
- Redes neuronales con TensorFlow/PyTorch
- CNNs para Computer Vision
- RNNs y LSTMs para series temporales
- Transfer Learning y fine-tuning
- Optimización e hiperparámetros
3
Módulo 3
15-20hNLP y GenAI
Procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos (ChatGPT, LLMs).
- NLP: tokenización, embeddings, transformers
- Análisis de sentimientos y clasificación
- Fine-tuning de LLMs para casos específicos
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Integración con APIs (OpenAI, Anthropic)
4
Módulo 4
15-20hMLOps y Producción
Despliegue, monitoreo y mantenimiento de modelos en producción.
- Despliegue de modelos (Docker, Kubernetes)
- CI/CD para Machine Learning
- Monitoreo y reentrenamiento automático
- Escalabilidad y optimización de inferencia
- Ética, sesgo y gobernanza de IA
Proyecto Final
15-25hCaso Práctico Real
Desarrollo de un proyecto de IA aplicado a un problema real de tu empresa.
- Definición del problema y objetivos
- Preparación de datos reales de la empresa
- Desarrollo del modelo end-to-end
- Presentación de resultados a stakeholders
- Documentación y plan de implementación
Solicita Presupuesto de Formación
Diseñaremos un programa personalizado según el nivel y objetivos de tu equipo