✅ 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.
