[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” da_disable_devices=”off|off|off” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” header_4_font=”|700|||||||” header_4_font_size=”20px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Bootcamp en Inteligencia Artificial: Aprende Machine Learning e IA Generativa con R y Python<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es una tecnolog\u00eda del futuro: es una herramienta presente en la industria, la investigaci\u00f3n y la toma de decisiones. Si buscas un bootcamp de Inteligencia Artificial que te ense\u00f1e desde los fundamentos estad\u00edsticos hasta la implementaci\u00f3n de sistemas de IA Generativa, este programa virtual es tu punto de partida.<\/p>\n

El Bootcamp en Inteligencia Artificial: Conceptos y Aplicaciones es un programa de formaci\u00f3n intensiva, 100% virtual, dise\u00f1ado para introducir a profesionales y estudiantes en el uso pr\u00e1ctico y \u00e9tico del Machine Learning y la IA Generativa aplicados a problemas reales de distintas disciplinas.<\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_accordion open_toggle_text_color=”#005fa3″ closed_toggle_text_color=”#0072c9″ icon_color=”#0072c9″ _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” toggle_font=”|700|||||||” toggle_font_size=”18px” global_colors_info=”{}”][et_pb_accordion_item title=”\u00bfQu\u00e9 aprender\u00e1s?” open=”on” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

El programa est\u00e1 estructurado en tres m\u00f3dulos que cubren el ciclo completo del an\u00e1lisis de datos con inteligencia artificial:<\/p>\n

M\u00f3dulo 1 \u2014 Introducci\u00f3n, Fundamentos y Exploraci\u00f3n de Datos<\/strong><\/p>\n

El programa inicia con R como lenguaje base para la estad\u00edstica aplicada. Aprender\u00e1s a manejar estructuras de datos, realizar an\u00e1lisis exploratorio (EDA) con visualizaciones en ggplot2 y usar la IA como asistente para acelerar tu flujo de trabajo. Se establecen las diferencias clave entre estad\u00edstica descriptiva e inferencial como pilares de la ciencia de datos.<\/p>\n

M\u00f3dulo 2 \u2014 Modelamiento de Datos en Python (Estad\u00edstica Inferencial)<\/strong><\/p>\n

La segunda etapa profundiza en Python para el modelamiento avanzado:<\/p>\n

\n
• Aprendizaje Supervisado: algoritmos de regresi\u00f3n y clasificaci\u00f3n, m\u00e9tricas RMSE, R\u00b2, MAE, F1-Score y validaci\u00f3n cruzada.<\/li>\n
• Aprendizaje No Supervisado: t\u00e9cnicas de clustering para segmentaci\u00f3n de datos y m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

  M\u00f3dulo 3 \u2014 IA Generativa y Automatizaci\u00f3n en Python<\/strong><\/p>\n

  El m\u00f3dulo final introduce los conceptos fundamentales de la IA Generativa (GenAI), incluyendo la arquitectura de los modelos de lenguaje (LLMs), t\u00e9cnicas avanzadas de Prompt Engineering (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought), integraci\u00f3n local de modelos para garantizar la privacidad institucional, y los fundamentos del sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) con embeddings y bases de datos vectoriales.<\/p>\n

  [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Fechas y cronograma” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n

  Sesi\u00f3n<\/span><\/th>\n	Fecha<\/span><\/th>\n	Contenido<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
  Lanzamiento<\/strong><\/td>\n	23 de mayo<\/td>\n	Presentaci\u00f3n del programa<\/td>\n<\/tr>\n
  S\u00e1bado 1<\/strong><\/td>\n	6 de junio<\/td>\n	M\u00f3dulo 1 \u2014 Fundamentos y EDA<\/td>\n<\/tr>\n
  S\u00e1bado 2<\/strong><\/td>\n	20 de junio<\/td>\n	M\u00f3dulo 2 P1 \u2014 Aprendizaje Supervisado<\/td>\n<\/tr>\n
  S\u00e1bado 3<\/strong><\/td>\n	4 de julio<\/td>\n	M\u00f3dulo 2 P2 \u2014 Aprendizaje No Supervisado<\/td>\n<\/tr>\n
  S\u00e1bado 4<\/strong><\/td>\n	18 de julio<\/td>\n	M\u00f3dulo 3 P1 \u2014 GenAI y Prompt Engineering<\/td>\n<\/tr>\n
  S\u00e1bado 5<\/strong><\/td>\n	1 de agosto<\/td>\n	M\u00f3dulo 3 P2 \u2014 RAG y Automatizaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Ficha t\u00e9cnica” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n T\u00edtulo<\/span><\/th>\n Bootcamp en Inteligencia Artificial: Conceptos y Aplicaciones<\/span><\/th>\n<\/tr>\n Instructores<\/strong><\/td>\n Brian Llin\u00e1s \u00b7 Jhon G. Botello (Invitado)<\/td>\n<\/tr>\n Duraci\u00f3n<\/strong><\/td>\n 10 horas totales<\/td>\n<\/tr>\n Modalidad<\/strong><\/td>\n 100% virtual<\/td>\n<\/tr>\n Herramientas<\/strong><\/td>\n R, Python, modelos LLM locales<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”\u00bfA qui\u00e9n va dirigido?” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Este bootcamp est\u00e1 dise\u00f1ado para profesionales, investigadores y estudiantes de cualquier disciplina que deseen incorporar la inteligencia artificial y el an\u00e1lisis de datos en su trabajo. No se requiere experiencia previa en programaci\u00f3n; el programa est\u00e1 construido para guiarte desde los conceptos b\u00e1sicos hasta aplicaciones avanzadas de forma progresiva.<\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”\u00bfPor qu\u00e9 este bootcamp?” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n A diferencia de cursos generalistas, este programa integra de forma estructurada dos lenguajes de programaci\u00f3n (R y Python), dos paradigmas estad\u00edsticos (descriptivo e inferencial) y dos enfoques de IA (Machine Learning cl\u00e1sico e IA Generativa), ofreciendo una visi\u00f3n completa y aplicada en tan solo 10 horas.<\/p>\n Adem\u00e1s, el bootcamp incorpora el uso de IA como herramienta de apoyo durante el aprendizaje mismo, ense\u00f1ando a los participantes a automatizar procesos, generar c\u00f3digo eficiente y producir reportes t\u00e9cnicos orientados a la toma de decisiones.<\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=”Inscripciones” _builder_version=”4.27.0″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}” open=”off”]<\/p>\n Los cupos son limitados. Si est\u00e1s buscando un curso de Machine Learning, una introducci\u00f3n a la IA Generativa o un bootcamp de Python para ciencia de datos, este es el programa que buscabas. (Pronto m\u00e1s informaci\u00f3n para realizar tu inscripci\u00f3n)<\/p>\n [\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bootcamp en Inteligencia Artificial: Aprende Machine…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":45692,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","_joinchat":[],"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[364,140,371,370,367,345,368,365,366,369],"class_list":["post-45676","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","tag-bootcamp-ia","tag-ciencia-de-datos","tag-estadistica-aplicada","tag-formacion-virtual","tag-ia-generativa","tag-machine-learning","tag-prompt-engineering","tag-python","tag-r","tag-rag"],"yoast_head":"\n