Curso de Desarrollo Profesional en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Curso en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning Homologado con Titulación Acreditada por la Universidad UTAMED Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo con 6 ECTS, Aula Virtual 24/7 y Tutor experto en la materia.

Aprende a programar redes neuronales profundas con Python, Keras y TensorFlow, aplicando el algoritmo de propagación directa en casos reales de industria.

150 Horas, 6 Créditos ECTS | Formato Online. Acreditado por Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.

En el mercado laboral de 2026, saber usar la IA no es suficiente; hay que saber construirla y optimizarla. Este curso es importante porque ofrece un equilibrio único entre la base teórica (Sistemas Expertos, Big Data) y la implementación técnica real.

La importancia de la IA radica en su capacidad para procesar la relación entre Inteligencia Artificial y Big Data, convirtiendo el rendimiento de datos masivos en decisiones estratégicas. Al elegir esta formación, aprenderás a construir desde Sistemas Expertos en C# hasta complejas soluciones de Deep Learning (DL).

Elegir esta formación es tu mejor decisión porque:

• Enfoque Práctico: Implementarás Deep Learning con Python, Keras y TensorFlow, las herramientas estándar de la industria.

• Visión 360°: Cubrimos todo el espectro, desde la extracción de datos con clustering hasta sistemas de recomendación híbridos.

• Certificación de Valor: 6 créditos ECTS que avalan tu especialización técnica ante cualquier empresa tecnológica.

• Apuntes en formato digital.

• Acceso completo al campus virtual.

• Tutorías personalizadas durante todo el proceso formativo.

• Evaluaciones incluidas.

• Acceso multidispositivo (ordenador, tablet y móvil).

• Gestión de los trámites del diploma incluida.

Este programa está diseñado para que alcances la maestría técnica en tres áreas clave:

• Arquitectura de IA: Diseñarás sistemas expertos y entenderás la relación simbiótica entre Inteligencia Artificial y Big Data.

• Ingeniería de Deep Learning: Construirás, entrenarás y optimizarás redes neuronales multicapa y perceptrones para resolver problemas complejos.

• Desarrollo en Python: Configurarás entornos de aprendizaje profundo utilizando librerías avanzadas como TensorFlow y Keras.

• Fundamentos y Lógica: Entenderás los tipos de IA y los algoritmos aplicados que sostienen la industria actual.

• Modelado de Machine Learning (ML): Serás capaz de realizar la extracción de estructura de datos mediante Clustering, clasificación y la creación de sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo.

• Arquitectura de Redes Neuronales: Aprenderás la diferencia práctica entre un perceptrón de una capa y el perceptrón multicapa, implementando redes profundas de alta eficiencia.

• Ecosistema Python Avanzado: Configurarás entornos reales de Deep Learning con Python, Keras y TensorFlow, optimizando el entrenamiento de redes.

• Optimización de Modelos: Dominarás el uso de gráficos computacionales y la implementación técnica del algoritmo de propagación directa para el ajuste de pesos en redes neuronales profundas.

Este curso ha sido creado específicamente para:

• Desarrolladores y Programadores: Que quieran dar el salto al campo de la Ciencia de Datos y la IA.
• Analistas de Datos: Que necesiten automatizar procesos mediante algoritmos de aprendizaje automático.
• Ingenieros y Matemáticos: Que busquen aplicar sus conocimientos en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
• Líderes Tecnológicos: Que necesiten comprender el impacto económico y social de la IA para la toma de decisiones estratégicas.

• Ingenieros y Desarrolladores que quieran dominar los Sistemas Neuronales y el aprendizaje automático.

• Data Scientists que necesiten profundizar en la clusterización y sistemas de elección (IDSS).

• Arquitectos de Soluciones interesados en el impacto económico y social global de la IA.

• A todas aquellas personas que, por interés personal en esta temática, quieran adquirir formación en la misma.

Aprendizaje 100% online

Plataforma web donde se aloja todo el contenido de la acción formativa. Mediante ella podrá estudiar y asimilar el temario a través de ejercicios prácticos, autoevaluaciones y una prueba final.

Campus virtual

Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, durante las 24 horas del día. Con acceso sin límites a los contenidos de este curso.

Equipo docente especializado

El alumnado dispone de un equipo de profesionales en esta área formativa, brindándole un seguimiento personalizado.

Centro del estudiante

Contacta mediante chat y/o correo electrónico. Recibirás respuesta en un plazo máximo de 24/48 horas según la carga docente.

Nuestros programas académicos disponen del respaldo académico de la Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo (UTAMED), una entidad especializada en educación superior online y enfocada en la innovación tecnológica y metodológica. Este aval asegura que los contenidos y el planteamiento formativo de nuestros Cursos Online se elaboran siguiendo criterios de calidad, actualización continua y rigor pedagógico.

Los diplomas expedidos por la Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo (UTAMED) acreditan que el alumno ha superado satisfactoriamente un programa formativo conforme a los estándares de calidad académica fijados por la institución.

Cada diploma digital incluye la firma institucional y es remitido directamente por la universidad al estudiante, garantizando así su validez y autenticidad.

• La formación presente en este curso no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por lo tanto de una formación de especialización y complementaria, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua, siendo imprescindible revisar los requisitos específicos de baremación de la bolsa de trabajo pública concreta a la que se quiera optar.
• Información sobre Baremación: Se recomienda al opositor verificar los requisitos técnicos de su convocatoria para asegurar la correcta baremación de los créditos en su concurso-oposición, ya que los criterios pueden variar según el organismo público.

 UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

1. Introducción a la inteligencia artificial

2. Historia

3. La importancia de la IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Tipos de inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

1. Relación entre inteligencia artificial y big data

2. IA y Big Data combinados

3. El papel del Big Data en IA

4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS

1. Sistemas expertos

2. Estructura de un sistema experto

3. Fases de construcción de un sistema

4. Rendimiento y mejoras

5. Dominios de aplicación

6. Creación de un sistema experto en C#

7. Añadir incertidumbre y probabilidades

UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Futuro de la inteligencia artificial

2. Impacto de la IA en la industria

3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

1. Introducción

2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático

3. Ejemplos de aprendizaje automático

4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

6. El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

1. Introducción

2. Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

1. Introducción

2. Filtrado colaborativo

3. Clusterización

4. Sistemas de recomendación híbridos

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN

1. Clasificadores

2. Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

1. Componentes

2. Aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN

1. Introducción

2. El proceso de paso de DSS a IDSS

3. Casos de aplicación

UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

1. Aprendizaje profundo

2. Entorno de Deep Learning con Python

3. Aprendizaje automático y profundo

UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES

1. Redes neuronales

2. Redes profundas y redes poco profundas

UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA

1. Perceptrón de una capa y multicapa

2. Ejemplo de perceptrón

UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA

1. Tipos de redes profundas

UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

1. Entrada y salida de datos

2. Entrenar una red neuronal

3. Gráficos computacionales

4. Implementación de una red profunda

5. El algoritmo de propagación directa

6. Redes neuronales profundas multicapa

Objetivo general

Proporcionar al alumnado una formación sólida y actualizada en Inteligencia Artificial, capacitando para comprender sus fundamentos teóricos, algoritmos y principales áreas de aplicación, así como para analizar, diseñar y aplicar técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en entornos reales, valorando su impacto tecnológico, económico y social.

Objetivos específicos

Al finalizar el curso, el alumnado será capaz de:

1. Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial, su evolución histórica y su importancia en el contexto tecnológico y social actual.

2. Identificar y clasificar los distintos tipos de Inteligencia Artificial, atendiendo a sus capacidades, niveles de autonomía y ámbitos de aplicación.

3. Analizar los algoritmos aplicados a la Inteligencia Artificial, comprendiendo su lógica de funcionamiento y su utilidad en la resolución de problemas complejos.

4. Comprender la relación entre Inteligencia Artificial y Big Data, analizando el papel de los datos masivos en el desarrollo y rendimiento de los sistemas inteligentes.

5. Identificar las tecnologías de Inteligencia Artificial utilizadas junto al Big Data, valorando su integración en sistemas avanzados de análisis de datos.

6. Conocer los sistemas expertos, su estructura, fases de construcción, dominios de aplicación y criterios de rendimiento y mejora.

7. Diseñar y comprender la creación básica de un sistema experto, incluyendo la gestión de la incertidumbre y el uso de probabilidades.

8. Analizar el impacto económico, industrial y social de la Inteligencia Artificial, valorando sus implicaciones presentes y futuras.

9. Comprender los fundamentos del Machine Learning, identificando sus tipos de algoritmos, aplicaciones y diferencias con el aprendizaje profundo.

10. Aplicar técnicas de extracción de estructura de los datos, especialmente algoritmos de clustering, para el análisis y agrupación de información.

11. Conocer y analizar los sistemas de recomendación, incluyendo filtrado colaborativo, técnicas de clusterización y sistemas híbridos.

12. Comprender los métodos de clasificación en Inteligencia Artificial, identificando los principales clasificadores y algoritmos asociados.

13. Analizar los fundamentos de las redes neuronales artificiales, su estructura, componentes y procesos de aprendizaje.

14. Comprender los principios del Deep Learning, diferenciando entre redes neuronales poco profundas y profundas.

15. Aplicar entornos y herramientas de aprendizaje profundo, utilizando Python y librerías específicas como Keras y TensorFlow.

16. Comprender el funcionamiento de las redes neuronales de una sola capa, incluyendo el perceptrón simple y multicapa.

17. Analizar las redes neuronales multicapa y profundas, identificando los distintos tipos y sus aplicaciones.

18. Aplicar estrategias de aprendizaje en redes neuronales, comprendiendo el proceso de entrenamiento, la gestión de datos de entrada y salida y el uso de gráficos computacionales.

19. Comprender e implementar el algoritmo de propagación directa, así como los principios básicos de funcionamiento de las redes neuronales profundas multicapa.

20. Desarrollar una visión crítica y fundamentada sobre el futuro de la Inteligencia Artificial, valorando su evolución y su influencia en distintos sectores profesionales.

El sistema de evaluación de nuestro curso online está planteado para valorar de forma global los conocimientos y habilidades adquiridos por el alumnado a lo largo de todo el itinerario formativo.

Evaluación tipo test:
La evaluación se estructura mediante cuestionarios tipo test, distribuidos en cada uno de los temas que componen el programa. Cada prueba incluye preguntas de opción múltiple, generadas de manera aleatoria, con el objetivo de garantizar la imparcialidad, diversidad y equidad del proceso evaluador. Las preguntas se encuentran ponderadas según la importancia y la carga lectiva de cada módulo del curso.

Este sistema permite asegurar que las cuestiones planteadas representan fielmente los contenidos más relevantes y que la evaluación abarca de manera equilibrada la totalidad de los temas impartidos.

Para superar el curso y obtener la certificación correspondiente, será necesario alcanzar una puntuación mínima del 75 % en cada uno de los cuestionarios evaluativos, garantizando así que el alumno ha asimilado adecuadamente los contenidos y ha adquirido las competencias exigidas.

El Curso en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning permite adquirir competencias clave muy demandadas en el mercado laboral actual, combinando conocimientos técnicos, análisis crítico y aplicación práctica en entornos profesionales reales.

Durante la formación, el alumnado desarrollará las siguientes competencias generales en IA, ML y Deep Learning:

• Analizar de manera crítica los avances en inteligencia artificial, machine learning y deep learning, identificando oportunidades de aplicación, limitaciones técnicas y líneas de innovación.

• Formular problemas complejos desde una perspectiva computacional y de negocio, seleccionando modelos de aprendizaje automático adecuados según objetivos, datos disponibles y requisitos éticos y legales.

• Diseñar y aplicar pipelines de datos y modelos de IA reproducibles y escalables, incorporando buenas prácticas de limpieza de datos, ingeniería de características y validación.

• Evaluar modelos de machine learning y deep learning mediante métricas cuantitativas y análisis cualitativos, interpretando los resultados para mejorar su rendimiento.

• Aplicar técnicas de interpretabilidad, explicabilidad y detección de sesgos, garantizando transparencia y equidad en sistemas basados en inteligencia artificial.

• Integrar criterios de protección de datos, privacidad y seguridad a lo largo del ciclo de vida de las soluciones de IA, cumpliendo con la normativa vigente.

• Comunicar resultados técnicos de forma clara a perfiles técnicos y no técnicos, transformando datos y análisis en decisiones estratégicas.

• Gestionar proyectos de inteligencia artificial de forma interdisciplinar, coordinando recursos, requisitos y riesgos.

• Aplicar fundamentos de estadística y probabilidad para diseñar experimentos, validar modelos y respaldar decisiones técnicas.

• Evaluar el impacto social, ético y económico de las soluciones de IA, proponiendo medidas de mitigación y uso responsable.

• Integrar machine learning y deep learning con conocimientos de otros sectores para desarrollar soluciones innovadoras y centradas en el usuario.

• Mantener una actitud de aprendizaje continuo para adaptarse a la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus marcos regulatorios.

Las competencias específicas adquiridas en este curso universitario de IA, ML y Deep Learning (6 créditos ECTS) capacitan al alumnado para aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial en contextos profesionales reales:

• Analizar tendencias y avances en inteligencia artificial y machine learning para detectar oportunidades de valor en distintos sectores profesionales.

• Formular problemas reales como tareas de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo, definiendo criterios de éxito alineados con objetivos empresariales.

• Diseñar e implementar pipelines completos de datos y modelos de IA, desde la recopilación y preparación de datos hasta el entrenamiento y la validación.

• Seleccionar y aplicar algoritmos de machine learning y deep learning, incluyendo redes neuronales convolucionales, recurrentes y arquitecturas transformer, según el tipo de datos y necesidades de rendimiento.

• Evaluar modelos de inteligencia artificial mediante métricas relevantes, validación cruzada y análisis estadístico para orientar decisiones de despliegue.

• Diseñar estrategias de despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos de IA en entornos productivos, garantizando escalabilidad y detección de deriva de datos.

• Identificar y mitigar riesgos relacionados con sesgos, ética, privacidad y seguridad en sistemas de inteligencia artificial, aplicando principios de explicabilidad y cumplimiento normativo.

• Utilizar de forma eficiente herramientas, librerías y plataformas de IA y machine learning para el desarrollo y puesta en producción de modelos.

• Optimizar modelos mediante técnicas de ajuste de hiperparámetros, reducción de complejidad y estrategias de entrenamiento eficientes.

• Comunicar resultados y limitaciones técnicas de manera clara, facilitando la toma de decisiones en equipos multidisciplinares.

• Evaluar el impacto de soluciones de inteligencia artificial en términos de métricas de negocio, coste-beneficio y sostenibilidad.

El Curso en Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), con 6 créditos ECTS y titulación universitaria homologada y acreditada, ofrece una alta empleabilidad y abre la puerta a múltiples salidas profesionales en sectores clave de la economía digital, la tecnología y la innovación.

La creciente demanda de perfiles especializados en inteligencia artificial hace que esta formación sea especialmente valorada tanto en el ámbito laboral como académico, en procesos de selección, promoción profesional, oposiciones y bolsas de empleo.

Principales salidas profesionales

Los conocimientos adquiridos permiten acceder o progresar en puestos como:

• Especialista en Inteligencia Artificial

• Técnico en Machine Learning y Deep Learning

• Analista de datos (Data Analyst)

• Asistente en proyectos de ciencia de datos (Data Science)

• Desarrollador de soluciones basadas en IA

• Consultor tecnológico en automatización e inteligencia artificial

• Técnico en innovación y transformación digital

• Soporte técnico en sistemas inteligentes y algoritmos predictivos

Sectores con mayor demanda laboral

Este curso es aplicable a numerosos sectores en crecimiento, entre ellos:

• Tecnología y desarrollo de software

• Empresas de análisis de datos y Big Data

• Marketing digital y automatización de procesos

• Finanzas, banca y seguros

• Sanidad y biotecnología

• Industria y robótica

• Educación, investigación y docencia

• Administración pública y proyectos de digitalización

Valor académico y profesional del curso

Al tratarse de un curso universitario con 6 créditos ECTS, esta formación es válida para:

• Mejorar el currículum profesional

• Aportar puntos en oposiciones y concursos públicos (según convocatoria)

• Ampliar formación universitaria y baremos académicos

• Complementar estudios de grado, máster o postgrado

La titulación universitaria homologada y acreditada garantiza que el programa cumple con estándares académicos de calidad, rigor formativo y reconocimiento oficial.

Una formación clave para el presente y el futuro

La inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning son competencias estratégicas con una proyección laboral sólida y sostenida. Este curso permite adquirir conocimientos actualizados y aplicables, adaptados a las necesidades reales del mercado laboral actual.