Saltar al contenido
VECANOVA LABSCursos gratis

Fundamentos profesionales · a tu ritmo

Fundamentos de Ingeniería de Inteligencia Artificial

Las bases de la ingeniería de inteligencia artificial: matemáticas, fundamentos de IA, machine learning y deep learning.

Para: Quien siempre quiso estudiar ingeniería de inteligencia artificial y no pudo, o quiere retomarla con bases sólidas.

Estos fundamentos no reemplazan un título universitario ni habilitan para ejercer la ingeniería (Ley 842 de 2003). Te preparan para retomar estudios, validar conocimientos o trabajar en roles técnicos.

  • 3 etapas
  • 14 cursos
  • ~360 horas
  • Texto interactivo y código
  • Proyecto final revisado

Competencias

Lo que vas a saber hacer

  • Dominas la matemática de la IA
  • Implementas búsqueda y razonamiento probabilístico
  • Entrenas modelos de ML y redes profundas
  • Evalúas modelos con rigor

Temario

3 etapas, 14 cursos

Cada etapa completada te da su certificado.

Etapa 1: Bases · ~125 h

  1. Curso 1

    Introducción a la ingeniería

    ~10 h

    • · El método de diseño en ingeniería
    • · Modelos, unidades y estimación
    • · Ética y responsabilidad profesional
    • · La profesión en Colombia y LATAM
  2. Curso 2

    Precálculo y álgebra preliminar

    ~20 h · 9 lecciones publicadas

    • · Polinomios y ecuaciones
    • · Desigualdades
    • · Funciones trigonométricas, exponenciales y logarítmicas
    • · Geometría analítica
    • · Fracciones parciales
    • · Inducción y demostración
    Ir al curso →
  3. Curso 3

    Cálculo de una variable

    ~40 h

    • · Límites y continuidad
    • · Derivadas y sus aplicaciones
    • · Integrales y técnicas de integración
    • · Series y convergencia
    • · Series de Taylor
  4. Curso 4

    Álgebra lineal

    ~35 h · 7 lecciones publicadas

    • · Vectores y producto escalar y vectorial
    • · Matrices y sistemas lineales
    • · Determinantes
    • · Espacios vectoriales
    • · Valores y vectores propios
    • · Diagonalización y modos normales
    Ir al curso →
  5. Curso 5

    Programación desde cero con Python

    ~20 h · gratis · 11 lecciones publicadas

    • · Pseudocódigo
    • · Variables y tipos
    • · Condicionales
    • · Ciclos
    • · Funciones
    • · Listas y diccionarios
    • · Proyecto final sin clases
    Ir al curso →

Etapa 2: Matemáticas de la ingeniería · ~85 h

  1. Curso 6

    Cálculo multivariable

    ~35 h

    • · Derivadas parciales y gradiente
    • · Extremos y multiplicadores de Lagrange
    • · Integrales dobles y triples
    • · Cambio de variables y jacobianos
  2. Curso 7

    Probabilidad

    ~25 h · 6 lecciones publicadas

    • · Espacios de probabilidad y combinatoria
    • · Probabilidad condicional y Bayes
    • · Variables aleatorias y distribuciones
    • · Esperanza, varianza y momentos
    • · Ley de los grandes números y teorema central del límite
    Ir al curso →
  3. Curso 8

    Estadística inferencial

    ~25 h · 6 lecciones publicadas

    • · Estimación puntual y por intervalos
    • · Pruebas de hipótesis
    • · Regresión lineal
    • · Análisis de varianza
    • · Estadística bayesiana
    Ir al curso →

Etapa 3: Núcleo de la profesión · ~150 h

  1. Curso 9

    Estructuras de datos y algoritmos

    ~30 h

    • · Complejidad y notación O
    • · Listas, pilas, colas y tablas hash
    • · Árboles y grafos
    • · Ordenamiento y búsqueda
    • · Programación dinámica y algoritmos voraces
  2. Curso 10

    IA I: agentes inteligentes y búsqueda

    ~25 h · 6 lecciones publicadas

    • · Agentes y entornos
    • · Búsqueda no informada e informada (A*)
    • · Búsqueda local y optimización
    • · Búsqueda adversarial y juegos
    • · Problemas de satisfacción de restricciones
    Ir al curso →
  3. Curso 11

    IA III: razonamiento con incertidumbre

    ~25 h · 5 lecciones publicadas

    • · Cuantificar la incertidumbre
    • · Redes bayesianas
    • · Razonamiento temporal
    • · Decisiones simples y secuenciales (MDP)
    Ir al curso →
  4. Curso 12

    Machine learning clásico

    ~25 h · 5 lecciones publicadas

    • · Regresión y clasificación
    • · Validación y métricas
    • · Árboles y ensambles
    • · scikit-learn
    Ir al curso →
  5. Curso 13

    PyTorch desde cero

    ~20 h · 5 lecciones publicadas

    • · Tensores
    • · Autograd
    • · Entrenamiento y GPU
    • · DataLoaders
    Ir al curso →
  6. Curso 14

    Redes profundas

    ~25 h · 4 lecciones publicadas

    • · Redes convolucionales
    • · Transformers
    • · Visión y lenguaje
    Ir al curso →
Proyecto final

Un sistema de IA completo: del problema formal al modelo entrenado y evaluado.

Credencial

Certificado VECANOVA en Fundamentos de Ingeniería de Inteligencia Artificial

Un certificado por etapa y una constancia final. Incluido, verificable con un enlace público y listo para la sección de licencias y certificaciones de LinkedIn.

Para tu hoja de vida:

Fundamentos de ingeniería de inteligencia artificial: estructuras de datos y algoritmos, ia i: agentes inteligentes y búsqueda, ia iii: razonamiento con incertidumbre, machine learning clásico (VECANOVA Labs).

También te puede interesar

Otras rutas de ingeniería

Fundamentos profesionales

Fundamentos de Ingeniería de Software

Las bases de la ingeniería de software: algoritmos, diseño, arquitectura y pruebas.

3 etapas · 15 cursos · ~325 h · texto interactivo

Ver temario →
Fundamentos profesionales

Fundamentos de Ingeniería Mecánica

Las bases de la ingeniería mecánica: estática, dinámica, materiales, fluidos y diseño de máquinas.

3 etapas · 18 cursos · ~450 h · texto interactivo

Ver temario →
Fundamentos profesionales

Fundamentos de Ingeniería Eléctrica

Las bases de la ingeniería eléctrica: circuitos, máquinas y sistemas de potencia.

3 etapas · 16 cursos · ~415 h · texto interactivo

Ver temario →