AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafíos 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 real.

BENEFICIOS

✅ Aplicaciones prácticas con Llava, Tesseract, Whisper y otros servicios
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
Uso de modelos y servicios de IA On-Premise (sin construir modelos desde cero)
✅ Diferencias entre IA Clásica y Generativa
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""A.I. Vision & NLP Engineer On-Premise"", ""A.I. Vision & NLP Architect On-Premise"" y ""A.I. Vision & NLP Leader On-Premise""
✅ 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 videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en Visión Artificial y NLP❓

NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, en este VIDEOCURSO aprenderás:

FUNDAMENTOS DE I.A. Y ECOSISTEMA ON-PREMISE: Aprende desde cero los conceptos clave de Inteligencia Artificial Clásica y Generativa, sus diferencias, y cómo aplicarlas en contextos empresariales. Comprende el rol de la Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning en la toma de decisiones y explora el ecosistema de herramientas de I.A. open source utilizadas en entornos locales.

INFRAESTRUCTURA Y ENTORNO DE DESARROLLO PARA I.A.: Configura tu entorno de trabajo para proyectos de Inteligencia Artificial en infraestructura local. Aprende a gestionar datasets, almacenamiento y ejecución de modelos utilizando Python y entornos de desarrollo interactivos. Desarrolla una arquitectura práctica de integración de datos para soluciones de I.A. dentro de tu organización.

VISIÓN COMPUTACIONAL Y REDES NEURONALES: Domina los fundamentos de redes neuronales, representación de imágenes y operaciones de visión computacional. Utiliza herramientas de visión como OpenCV y modelos modernos para detección de objetos, texto y análisis visual. Aplica I.A. en contextos de seguridad, inspección y automatización visual en la empresa.

OCR Y MODELOS DE VISIÓN COMPUTACIONAL: Extrae texto de documentos utilizando Tesseract OCR y analiza imágenes con modelos modernos de visión. Aprende a ejecutar, probar y gestionar modelos visuales en entornos locales, aplicándolos a problemas reales de clasificación, análisis documental e inspección visual automatizada.

PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Y MODELOS LLM: Comprende el funcionamiento de los modelos de lenguaje y la arquitectura Transformer, así como sus aplicaciones empresariales. Trabaja con extracción de texto desde documentos, procesamiento de lenguaje natural con modelos locales y compara arquitecturas entre entornos cloud y soluciones On-Premise.

ANÁLISIS DE TEXTO Y VOZ CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Utiliza modelos de I.A. para análisis de sentimientos, clasificación de texto y detección de entidades. Implementa transcripción de voz con modelos de Speech-to-Text y generación de voz con herramientas open source. Construye soluciones conversacionales y asistentes inteligentes para entornos empresariales.

AUTOMATIZACIÓN Y DESARROLLO DE SOLUCIONES DE I.A.: Aprende a desarrollar utilitarios, APIs y microservicios en Python para integrar modelos de Inteligencia Artificial en aplicaciones reales. Gestiona dependencias, crea servicios de automatización y construye soluciones de I.A. que puedan integrarse fácilmente con sistemas empresariales.

ARQUETIPOS EMPRESARIALES Y SIGUIENTES PASOS: Implementa arquetipos listos para producción que integran visión computacional y NLP en aplicaciones empresariales. Aprende a integrar modelos de visión, texto y voz en arquitecturas completas y escalables. Finaliza el curso con una guía clara hacia Data Science, Machine Learning, Deep Learning e I.A. Generativa en entornos On-Premise.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!

Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ECOSISTEMA ON-PREMISE

    • Introducción al curso y presentación general
    • Roles clave en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
    • Impacto de la I.A. en la toma de decisiones empresariales
    • Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
    • Fundamentos de I.A. Generativa
    • Aplicaciones empresariales de la I.A. en entornos On-Premise
    • Exploración del ecosistema Open Source de Ciencia de Datos
    • Ejercicio práctico: Herramientas de I.A. y Ciencia de Datos en entornos locales
  • MÓDULO 2: INFRAESTRUCTURA Y ALMACENAMIENTO PARA PROYECTOS DE I.A. ON-PREMISE

    • Fundamentos de infraestructura para proyectos de Inteligencia Artificial
    • Configuración del entorno de desarrollo con Python y librerías de IA
    • Gestión de almacenamiento local para datasets y modelos
    • Laboratorio práctico: Gestión de archivos y datasets en entornos locales
    • Uso de notebooks y entornos interactivos para desarrollo de modelos
    • Ejercicio práctico: Arquitectura de integración de datos para soluciones de IA
  • MÓDULO 3: INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES Y VISIÓN COMPUTACIONAL

    • Fundamentos de Deep Learning y arquitecturas de redes neuronales
    • Representación de imágenes mediante tensores
    • Operaciones de convolución y redes convolucionales (CNN)
    • Ejercicio práctico: Diseño de red neuronal para imágenes
    • Introducción a herramientas de Visión Computacional y casos empresariales
    • Laboratorios: OCR, análisis de imágenes, detección de objetos y bounding boxes
    • Ejercicio práctico: Reconocimiento de imágenes con modelos de visión
  • MÓDULO 4: MODELOS DE VISIÓN COMPUTACIONAL ON-PREMISE

    • Introducción a modelos modernos de Visión Computacional
    • Laboratorio práctico: OCR avanzado con Tesseract
    • Uso de modelos multimodales para análisis de imágenes
    • Laboratorios: Pruebas y ejecución de modelos de visión en entornos locales
    • Ejercicio práctico: Automatización visual con modelos de visión computacional
  • MÓDULO 5: NLP EMPRESARIAL Y TRANSFORMERS ON-PREMISE

    • Fundamentos de NLP y modelos de lenguaje (LLM)
    • Arquitectura Transformer y aplicaciones empresariales
    • Comparativa de modelos LLM en cloud y entornos locales
    • Extracción de texto desde documentos combinando OCR y NLP
    • Laboratorio práctico: Tokenización y procesamiento de texto
    • Ejercicio práctico: Procesamiento de Lenguaje Natural con modelos locales
  • MÓDULO 6: ANÁLISIS DE TEXTO Y VOZ ON-PREMISE

    • Modelos de análisis de texto: sentimientos, entidades y clasificación
    • Modelos de traducción automática multilenguaje
    • Speech-to-Text: conversión de voz a texto con modelos locales
    • Text-to-Speech: generación de voz con herramientas open source
    • Laboratorios: traducción, transcripción y generación de voz
    • Ejercicio práctico: Implementación de soluciones de texto y voz con IA
  • MÓDULO 7: AUTOMATIZACIÓN Y DESARROLLO DE PROYECTOS DE I.A.

    • Fundamentos de APIs y automatización de modelos de IA
    • Laboratorios: ejecución de modelos mediante servicios y scripts
    • Visual Studio Code: desarrollo de utilitarios y microservicios en Python
    • Gestión de dependencias y despliegue de aplicaciones de IA
    • Monitoreo y pruebas de servicios de inteligencia artificial
    • Ejercicio práctico: Desarrollo de microservicios de IA para aplicaciones reales
  • MÓDULO 8: ARQUETIPOS, INTEGRACIÓN FINAL Y SIGUIENTES PASOS

    • Diseño de arquetipo para soluciones de Visión Computacional y NLP On-Premise
    • Laboratorios: Integración de modelos de visión, voz y lenguaje
    • Reflexión final: Camino hacia Data Science, ML, DL e IA Generativa
    • Ejercicio práctico: Implementación completa del arquetipo
    • Cierre del curso y siguientes pasos en tu ruta profesional

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 , 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"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

 

MATRICÚLATE

Visión Computacional y NLP On-Premise

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📋

Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de 'A.I. Vision & NLP Engineer On-Premise', 'A.I. Vision & NLP Architect On-Premise' y 'A.I. Vision & NLP Leader On-Premise'

🎞️

¿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.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

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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