¿Cómo puedo tener un alto salario?

Teniendo un conocimiento disruptivo

Tu conocimiento es disruptivo si cumple tres condiciones:

  1. Que sea reciente
  2. Que pocos lo dominen
  3. Que las empresas lo necesiten


Cuando hay alta demanda, y pocos trabajadores que cumplan esa demanda, es cuando tienes la oportunidad de cobrar un alto salario

Pero, ¿qué es disruptivo actualmente?

¡La IA es los más disruptivo en estos momentos!

Te asegura un alto salario

Según Harvard, la Inteligencia Artificial es el área con mayor crecimiento salarial de esta década: te vuelves INDISPENSABLE para la empresa

En el mundo y en Latinoamérica, Los bancos, financieras, aseguradoras, consultoras de software y las industrias más grandes invierten millones de dólares contratando personal que domine la Inteligencia Artificial

Si dominas la Inteligencia Artificial, tendrás asegurado un alto salario

Suena bueno, pero, ¿cómo domino la Inteligencia Artificial?

El gran secreto que pocos saben y aplican, ¿sabes cuál es?

Enfócate en lo empresarial, no en lo académico

El gran problema es que muchos se enfocan sólo en lo académico, pero no en como se aplica en la empresa

El mundo empresarial es muy diferente al mundo académico:

  • Tiempos limitados: "¡Lo quiero para ayer!"
  • Presupuestos estrictos: "¡Estas apunto de exceder el presupuesto!"
  • No se hacen experimentos: "¡Esta no es la universidad para que hagas un trabajo de investigación!, ¿tu propuesta es estándar?"
  • Tu proceso convive con otros: "¿Tu solución puede gobernarse?"


Si sabes cómo aplicar tus conocimientos a la empresa, las empresas te darán un alto salario

Tiene sentido, ¿y dónde aprendo todo esto empresarialmente?

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construir modelos avanzados de Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial e I.A. Generativa
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿𝐋𝐢𝐬𝐭𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐬𝐞𝐫 𝐮𝐧 Experto en I.A.❓

En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅Construir modelos de MACHINE LEARNING y DEEP LEARNING, no con la forma clásica de "80%/20%" sino con métodos avanzados de hiper-parametrización que se usan en las empresas, esto te permitirá dar el primer paso para entrar al mundo de la I.A. sin requerir experiencia previa.

✅Implementar modelos de VISIÓN COMPUTACIONAL para identificar objetos en una imagen, extraer textos desde imágenes (OCR), y reconocer patrones visuales específicos para cada necesidad de la empresa, usando modelos pre-entrenados que te permitirán reducir los tiempos de entrenamiento y codificación.

✅Construir modelos de PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL que te permitirán hacer análisis de sentimientos, construir chatbots y encontrar insights textuales, serás uno de los pocos perfiles que saben cómo procesar los datos no estructurados que tienen las empresas.

✅Usar modelos avanzados de I.A. GENERATIVA con Amazon Bedrock, el equivalente de ChatGPT de AWS, que te permitirán resolver problemas de mayor complejidad: ¡Tu modelo estará tomando decisiones como si fuese un ser humano!

APLICAR AL MUNDO EMPRESARIAL todo lo aprendido, el contenido del curso tiene toda la experiencia y buenas prácticas de nuestro profesor con 14 años de experiencia en I.A. y Big Data

𝐄𝐋 𝐔𝐍𝐈𝐂𝐎 𝐑𝐄𝐐𝐔𝐈𝐒𝐈𝐓𝐎 es que conozcas la sintaxis básica de cualquier lenguaje de programación.

¡Un total de 12 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 12 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: CIENCIA DE DATOS SOBRE AWS

    • Ciencia de Datos para el soporte a la toma de decisiones en la empresa
    • Machine Learning para el descubrimiento de patrones lineales
    • Deep Learning para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Inteligencia Artificial para emular el comportamiento humano
    • Ciencia de Datos sobre entornos de Big Data
    • Infraestructura basada en clústers de servidores
    • Infraestructura basada en GPU
    • Ecosistema de Ciencia de Datos sobre AWS
    • Preparación de entorno de Ciencia de Datos sobre AWS
    • Subida de datos sobre AWS
    • Configuración de un entorno de desarrollo en Sage Maker
    • Importación y limpieza de datos en Sage Maker
    • Exploración de datos y estadísticas descriptivas
    • Estrategias de manejo de datos desequilibrados
  • MÓDULO 2: ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING SOBRE AWS

    • Machine Learning para el descubrimiento de patrones lineales
    • Selección de algoritmos y técnicas de modelado de Machine Learning
    • Desarrollo de flujos de trabajo de Machine Learning en AWS
    • Evaluación y validación de modelos de Machine Learning
    • Aprendizaje no supervisado sobre AWS
    • Algoritmos de Segmentación y clusterización sobre AWS
    • Aprendizaje supervisado sobre AWS
    • Etiquetado de registros para aprendizaje supervisado
    • Algoritmos de predicciones numéricas sobre AWS
    • Algoritmos de predicciones categóricas sobre AWS
    • Despliegue de modelos sobre AWS
  • MÓDULO 3: ALGORITMOS DE DEEP LEARNING SOBRE AWS

    • El problema del descubrimiento de patrones no lineales
    • Deep Learning para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Perceptrón como “regresión lineal”
    • Algoritmos de Backpropagation
    • Selección de algoritmos y técnicas de modelado de Deep Learning
    • Desarrollo de flujos de trabajo de Deep Learning en AWS
    • Evaluación y validación de modelos de Deep Learning
    • Redes Neuronales para el descubrimiento de patrones no lineales
    • Algoritmo de Redes Neuronales para predicciones sobre AWS
    • Funciones de activación para la no-linealidad
    • Algoritmo de Redes Neuronales para predicciones categóricas sobre AWS
  • MÓDULO 4: HYPER-PARAMETRIZACIÓN DE MODELOS ANALÍTICOS

    • Estrategia de Calibración de selección de algoritmos
    • Estrategia de Calibración de parámetros
    • Estrategia de Validación Cruzada de algoritmos
    • Optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo
    • Uso de técnicas de ajuste automático de hiperparámetros en AWS
    • Autopilot para la automatización de la calibración en AWS
    • Registro de experimentos y seguimiento de modelos en Sage Maker
    • Control de versiones de modelos y flujos de trabajo
  • MÓDULO 5: INTELIGENCIA ARTIFICIAL - VISIÓN ARTIFICIAL

    • Conceptos generales de Inteligencia Artificial
    • Inteligencia Artificial aplicada a la empresa
    • Implementación de Soluciones de Inteligencia Artificial
    • Servicios de Inteligencia Artificial en la nube
    • Visión computacional y reconocimiento de imágenes
    • Amazon Rekognition aplicada sobre AWS
    • Detección de etiquetas sobre objetos visuales
    • Análisis facial y de rostros
    • Detección de texto en imágenes
  • MÓDULO 6: INTELIGENCIA ARTIFICIAL - MODELOS DE LENGUAJE NATURAL

    • Tendencias empresariales sobre Inteligencia Artificial
    • Inteligencia Articial aplicada a Chatbots
    • Procesamiento de voz y audios
    • Asistentes de reconocimiento de voz
    • Amazon Transcribe aplicado sobre AWS
    • Procesamiento del lenguaje natural (NPL)
    • Análisis de sentimientos sobre textos
    • Extracción de entidades en el lenguaje
    • Amazon Comprehend aplicado sobre AWS
    • Reconocimiento de idiomas
    • Traducción de textos entre idiomas
    • Amazon Translate aplicado sobre AWS
  • MÓDULO 7: MODELOS AVANZADOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    • Interacción Conversacional
    • Automatización de atención al cliente
    • Asistentes virtuales para la automatización de tareas humanas
    • Consideraciones éticas de la Inteligencia Artificial
    • Amazon Lex aplicado sobre AWS
    • Limitaciones empresariales de la Inteligencia Artificial
    • Tendencia de IA: GenAI en la empresa
    • Aplicaciones emergentes: ¿ChatGPT en la empresa?
  • MÓDULO 8: INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA SOBRE AWS

    • Servicios de IA Generativa en AWS
    • Habilitación de modelos fundacionales de texto
    • Habilitación de modelos fundacionales de imágenes
    • Modelos fundacionales disponibles en Amazon Bedrock
    • Selección del mejor modelo según el caso de negocio
    • Uso de modelos fundacionales de Chatbots para generación de conversaciones
    • Uso de modelos fundacionales de Texto para generación de contenido
    • Uso de modelos fundacionales Visuales para generación de imágenes
    • Formato JSON como estándar de comunicación entres IAs

Horario según tu país

INICIO: 2 de Julio - FIN: 8 de Agosto
12 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Martes y Jueves de 6:30PM a 9:00PM
  • Argentina, Uruguay

    • Martes y Jueves de 8:30PM a 11:00PM
  • Chile, Paraguay, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Martes y Jueves de 7:30PM a 10:00PM
  • México, Costa Rica

    • Martes y Jueves de 5:30PM a 8:00PM

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

"En 2024, continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

MATRICÚLATE

OFERTA

¡De regalo un videocurso de 30 sesiones!

  1. Curso de Inteligencia Artificial en AWS+
  2. Videocurso de Fundamento de Azure para Ciencia de Datos

Todo por 179 dólares

🚨

¿Quieres una mejor oferta?

Sólo por esta semana tienes acceso a una oferta especial, sigue leyendo y conócela

¡Llévate mucho más!

Sólo por esta semana, para las 10 primeras matrículas

Te llevas:

  1. 🧑‍💻CURSO EN VIVO: de Inteligencia Artificial en AWS
  2. 🎁VIDEOCURSO: Fundamentos de Azure para Ciencia de Datos
  3. 🎁EDICIÓN GRABADA: Del curso "Ciencia de Datos con Spark & Tensorflow" de 8 sesiones, valorizado en 100 dólares
  4. 🎁WORKSHOP EN VIVO: De 3 días de "Tu Primer Modelo deMachine Learning en AZURE" valorizado en 30 dólares

PROMOCIÓN: Sólo a ⚡$199 dólares *

*Válido hasta agotar las 10 primeras matrículas, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará

📋

Requisitos

Conocimientos básico en cualquier lenguaje de programación

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de "Artificial Intelligence Professional on AWS"

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales