Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos

"Mejora tus habilidades en machine learning con scikit-learn en Python. Usa datos reales y haz predicciones."

Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.

Aprende a construir tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y resolver problemas en PyTorch.

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

"Aprende los fundamentos de los LLMs y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan."

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally, fine-tuning it, and integrating it within your stack.

Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

Familiarízate con Git para control de versiones. Aprende a rastrear, comparar, modificar y revertir archivos.

Aprende sobre modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos.

Domina las pruebas en Python: Aprende métodos, crea verificaciones y asegura código sin errores con pytest y unittest.

Aprende sobre los desafíos de monitorear modelos de aprendizaje automático en producción y cómo abordarlos.