Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Curso ML / AI Introductorio con Raul Lapeira y Paint
Rating: 5.0 out of 5(2 ratings)
226 students

Curso ML / AI Introductorio con Raul Lapeira y Paint

Conoce los aspectos fundamentales del ML y las IAs modernas desde la historia de los 80, 90 hasta los GPT modernos
Created byRaul Lapeira
Last updated 8/2025
Spanish

What you'll learn

  • A entender a diferenciar lo que es ML tradicional (ejemplo: clasificacion vs clustering), de lo que es IA y diferenciar diagramas utiles de diagramas de relleno
  • A poder explicar los conceptos básicos de ML/AI: Modelos, entrenar, tunear (finetune), testear, inferir / predecir
  • A leer los aspectos fundamentales del codigo en Python que se suele usar en Jupyter Notebook
  • A entender como funcionan los modelos neuronales que se usan en IAs generativas

Course content

1 section6 lectures1h 48m total length
  • Historia e inviernos de la IA10:16
  • Supervisado versus no supervisado16:54
  • De ML predictivo a IA generativa7:42
  • Conceptos basicos sobre los modelos y su consumo10:14
  • Ejemplo con codigo Python y Scikit de todo lo anterior46:48
  • Modelos generacionales o generativos basados en redes neuronales16:59

Requirements

  • Solo es necesario tener conocimientos informaticos básicos, un poco de Python ayuda

Description

Este curso ofrece una introducción clara y práctica al mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML). Su propósito es ayudar a comprender cómo funciona esta tecnología, cuáles son sus fundamentos y de qué manera se ha convertido en uno de los motores de la transformación digital actual.

Se comienza ofreciendo una visión histórica de la IA, repasando sus momentos de auge y los llamados “inviernos” que marcaron periodos de estancamiento. Con este contexto, el alumno entiende por qué los avances en datos, algoritmos y capacidad de cómputo han hecho posible el renacimiento de la disciplina a partir de 2009-2013. Posteriormente, se introducen los conceptos básicos del aprendizaje automático, explicando cómo los modelos aprenden de la información y diferenciando entre los enfoques más utilizados en la práctica: clasificacion y clustering como primer ejemplo de supervisado-no supervisado y luego sobre codigo python con sci-kit vemos un ejemplo de regresion (pero no es un curso de programación ojo).

El curso también muestra la transición de los modelos predictivos clásicos hacia la inteligencia artificial generativa, capaz de crear contenido nuevo, y explica las claves de su funcionamiento. Además, se aportan nociones sobre cómo se entrenan, tunean, evalúan y consumen los modelos en entornos reales.

Para cerrar vemos un poco de codigo con GPT 2 y explicamos como el finetuning y la integración con lang-chain, lang-graph y tecnologias parecidas permiten explotar en el negocio estas soluciones.

En conjunto, se trata de una formación breve pero completa, diseñada para ofrecer al estudiante una visión panorámica y actualizada de la IA. El formador se pega con esto en clientes reales asi que muchos de los comentarios del curso vienen de experiencias reales de proyectos.


Who this course is for:

  • Trabajadores de empresas que vayan a participar en proyectos de ML/AI y quieran poder comunicarse con conocimientos claros