Máster Bootcamp de Machine Learning Engineer MLOPS & AI

cupún: F0D18D730E2FAF658A4E

Máster en Inteligencia Artificial Aplicada: NLP, IA Generativa y MLOps

Domina el ecosistema completo de la Inteligencia Artificial moderna en un solo programa. Este curso está diseñado para llevarte desde los fundamentos del procesamiento de texto y la creación de modelos generativos, hasta la implementación profesional en entornos de producción utilizando prácticas de MLOps.

A diferencia de otros cursos teóricos, aquí construirás soluciones reales: desde asistentes legales inteligentes y sistemas de recomendación, hasta pipelines automatizados de predicción de ventas con arquitecturas escalables.

Lo que aprenderás

El programa se divide en tres ejes estratégicos que cubren las demandas actuales del mercado tecnológico:

1. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Profesional Aprenderás a convertir datos no estructurados en información estratégica.

• Fundamentos: Tokenización, stemming, lematización y limpieza avanzada de texto.

• Representación de Datos: Uso de técnicas de codificación como One Hot Encoding, Bag of Words, N-grams, TF-IDF y Word Embeddings.

• Análisis Avanzado: Reconocimiento de entidades (NER), análisis gramatical y de sentimientos.

• Proyectos Prácticos: Clasificador de spam, detección de temas con LDA, análisis de grafos en redes sociales y un sistema de predicción de palabras.

2. IA Generativa y Modelos de Lenguaje (LLMs) Explorarás la vanguardia de la IA para crear aplicaciones capaces de razonar y generar contenido.

• Arquitectura y Prompts: Funcionamiento de los LLMs y técnicas de Prompt Engineering para optimizar respuestas.

• Técnicas Avanzadas: Implementación de RAG (Generación Aumentada por Recuperación), búsqueda semántica y modelos multimodales.

• Optimización: Inferencia, afinación de modelos (fine-tuning) y uso de embeddings.

• Proyectos Prácticos: Automatización de facturas a Excel, consultor legal basado en documentos PDF, generador de descripciones de imágenes y consultas a bases de datos SQL mediante lenguaje natural.

3. MLOps: El Ciclo de Vida de Producción Aprenderás a transformar un modelo en un producto real, escalable y mantenible.

• Ingeniería de Datos: Construcción de pipelines ETL utilizando MongoDB y estructuración modular de proyectos en VS Code.

• Gestión y Trazabilidad: Uso de MLflow para el seguimiento de experimentos y registro de modelos.

• Reproducibilidad: Control de versiones de código con Git/GitHub y versionado de datos con DVC.

• Automatización y Despliegue: Implementación de pipelines de CI/CD, creación de APIs y desarrollo de interfaces web (HTML/CSS/JS) para el consumo de modelos en tiempo real.

• Proyecto Final: Desarrollo end-to-end de un sistema de Sales Forecasting para predicción de ventas.