Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Certificado acreditativo
Contenidos didácticos de calidad
Calendario flexible
Profesores especializados
Aula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone
Opción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)
Bonificación
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Curso Online Bonificado de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
La inteligencia artificial revoluciona el mercado laboral español con 156% más ofertas de empleo
El panorama profesional español experimenta una transformación sin precedentes impulsada por la adopción masiva de inteligencia artificial en las empresas. Según el último informe del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), el 68% de las compañías españolas planea implementar soluciones de IA en los próximos tres años, generando una demanda explosiva de profesionales especializados. El SEPE confirma esta tendencia con un incremento del 156% en ofertas laborales relacionadas con inteligencia artificial y machine learning desde 2022, convirtiendo estas disciplinas en las competencias más cotizadas del mercado tecnológico actual.
Leer másEsta revolución tecnológica está redefiniendo el perfil profesional más demandado en España, donde los especialistas en IA alcanzan salarios de entre 35.000 y 65.000 euros anuales según datos del Instituto Nacional de Estadística. El sector financiero concentra el 32% de las oportunidades laborales, seguido por el tecnológico y sanitario, mientras que consultoras como Accenture, IBM y Deloitte lideran la contratación masiva de estos perfiles. El Plan España Digital 2025 refuerza estas perspectivas al prever la creación de 120.000 empleos tecnológicos, posicionando la inteligencia artificial como una de las áreas prioritarias para el crecimiento económico nacional. Los profesionales técnicos con formación en algoritmos de machine learning y herramientas como Python encuentran en este contexto una oportunidad única de reconversión profesional hacia uno de los sectores con mayor proyección de futuro.
Leer menos| Profesionales técnicos que desean comprender los fundamentos de inteligencia artificial y machine learning. Analistas de datos que buscan ampliar competencias en algoritmos de aprendizaje automático y sus aplicaciones. Desarrolladores de software que necesitan conocer los principios de ML para integrar modelos en sus proyectos. Responsables de innovación que requieren comprender el machine learning para identificar oportunidades en su empresa. |
| La duración del curso de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning es de 40 horas, aunque es posible establecer cursos de menos o de más horas lectivas según se necesite. Fecha de inicio: A elegir por la empresa, siempre notificando a FUNDAE con siete días de antelación si se trata de un curso bonificado. |
Objetivos
Adquirir una base sólida en fundamentos de inteligencia artificial y machine learning, comprendiendo las técnicas básicas para desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
Al finalizar este curso, el alumno será capaz de:
- Comprender los conceptos fundamentales: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Conocer los principales algoritmos de ML: regresión, clasificación, clustering y árboles de decisión.
- Preparar y procesar datos para su uso en modelos de aprendizaje automático.
- Evaluar el rendimiento de los modelos con métricas de precisión, recall y F1-score.
- Implementar modelos básicos de ML con herramientas y frameworks actuales.
- Comprender el ciclo de vida de un proyecto de IA: del problema al despliegue.
Los fundamentos de IA y machine learning son el punto de partida para cualquier profesional que quiera comprender, utilizar o desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial.
| Este curso es bonificable al 100% de su coste, siempre que el alumno alcance el 75% de cumplimiento del programa del mismo. | La bonificación se aplica como descuento en el pago de los seguros sociales por parte de la empresa receptora de la formación. |
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Existen dos modalidades disponibles: Curso online bonificado: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. Curso online y con sesiones presenciales (blended learning): En esta modalidad los trabajadores realizan el curso a través de internet en horarios libres pero deben asistir a sesiones presenciales semanales o quincenales, según se establezca en el plan de formación. Esta modalidad está disponible en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla. |
Temario
NOTA:
Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997.
Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de
2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos,
esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos
bonificados para trabajadores.
El temario predefinido del curso online de Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning es el siguiente:
1 Introducción a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
1.1 Definición y conceptos básicos de Inteligencia Artificial y Machine Learning
1.2 Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
1.3 Áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial y Machine Learning
2 Fundamentos de programación para Machine Learning
2.1 Introducción a Python
2.2 Variables, operadores y estructuras de control de flujo
2.3 Librerías para el manejo de datos: NumPy y Pandas
3 Preprocesamiento de datos para Machine Learning
3.1 Tipos de datos y estadística descriptiva
3.2 Limpieza y transformación de datos
3.3 Selección de características y reducción de dimensionalidad
4 Aprendizaje supervisado
4.1 Regresión lineal y logística
4.2 Árboles de decisión y bosques aleatorios
4.3 Máquinas de vectores de soporte (SVM)
5 Aprendizaje no supervisado
5.1 Clustering: K-means, jerárquico y DBSCAN
5.2 Reducción de dimensionalidad: PCA y t-SNE
5.3 Reglas de asociación: apriori
6 Redes Neuronales Artificiales
6.1 Conceptos básicos de Redes Neuronales
6.2 Arquitecturas de Redes Neuronales: Perceptrón, Multicapa, Convolucional y Recurrente
6.3 Ejemplos de aplicaciones de Redes Neuronales Artificiales
7 Aprendizaje por refuerzo
7.1 Definición y conceptos básicos de Aprendizaje por refuerzo
7.2 Algoritmos Q-Learning y SARSA
7.3 Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje por refuerzo
8 Procesamiento de Lenguaje Natural
8.1 Definición y conceptos básicos de Procesamiento de Lenguaje Natural
8.2 Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural: clasificación, extracción de información y generación de lenguaje
8.3 Ejemplos de aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural
9 Visión por Computadora
9.1 Definición y conceptos básicos de Visión por Computadora
9.2 Tareas de Visión por Computadora: detección de objetos, clasificación de imágenes y segmentación
9.3 Ejemplos de aplicaciones de Visión por Computadora
10 Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial y Machine Learning
10.1 Riesgos y desafíos de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
10.2 Marco ético para el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning
10.3 Ejemplos de aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning que plantean desafíos éticos
Preguntas frecuentes
¿Cómo está transformando la IA el mercado laboral español?
Según el informe del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad (ONTSI), el 68% de las empresas españolas planea integrar soluciones de inteligencia artificial en los próximos tres años. Los sectores financiero, sanitario y retail lideran esta adopción tecnológica.
¿Qué perfiles demanda el mercado en IA y Machine Learning?
El SEPE registra un incremento del 156% en ofertas laborales relacionadas con inteligencia artificial desde 2022. Los roles más demandados incluyen analistas de datos, desarrolladores de IA y especialistas en machine learning, con salarios que oscilan entre 35.000 y 65.000 euros anuales.
¿Cuáles son las competencias más valoradas por las empresas?
Según el último estudio de Randstad Research, las empresas priorizan el conocimiento en algoritmos de machine learning y herramientas como Python y TensorFlow. El 74% de los reclutadores considera fundamental la capacidad de interpretar modelos predictivos y datos estructurados.
¿Qué sectores ofrecen más oportunidades profesionales?
El sector financiero concentra el 32% de las ofertas laborales en IA, seguido por el tecnológico (28%) y el sanitario (18%), según datos del INE. Las consultoras tecnológicas como Accenture, IBM y Deloitte lideran la contratación de especialistas en machine learning.
¿Cómo puede un profesional técnico reconvertirse a IA?
Los profesionales con background en ingeniería, matemáticas o estadística tienen ventajas competitivas claras para la transición. El 82% de los especialistas actuales en IA provienen de carreras técnicas, según el Colegio Profesional de Ingenieros en Informática.
¿Qué perspectivas laborales ofrece esta especialización?
El Plan España Digital 2025 prevé la creación de 120.000 empleos tecnológicos, siendo la inteligencia artificial una de las áreas prioritarias. McKinsey estima que España necesitará 1,2 millones de profesionales con competencias digitales avanzadas en la próxima década.
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