Formacion integral para perfiles en crecimiento con actividades guiadas y seguimiento por modulos.
Roadmap
Ruta academica
Plan formativo estructurado para que avances con claridad, practiques y demuestres dominio paso a paso.
Introducción a la IA y al ciclo de vida de un proyecto
Objetivo: Comprender qué es IA, sus componentes y cómo se encadena un proyecto práctico desde la toma de requerimientos hasta entrega.
Resultado esperado: Actividad: mapear un caso de uso simple y definir entradas, salidas y entregables; checklist de inicio del proyecto.
- Definición de IA vs. automatización
- Fases del ciclo de vida (requisitos, datos, modelos, implementación, mantenimien
- Roles y responsabilidades en equipos técnicos
- Casos de uso típicos para técnicos junior
Fundamentos de datos para IA
Objetivo: Identificar datos relevantes, calidad de datos y preparación básica para modelos.
Resultado esperado: Ejercicio práctico: preparar un conjunto de datos de ejemplo y generar un informe de calidad de datos.
- Conceptos de datos estructurados y no estructurados
- Fuentes de datos, recolección y consentimiento
- Limpieza básica, detección de valores faltantes y outliers
- Resumen estadístico y visualización simple
- Ética y privacidad de datos
Conceptos clave de algoritmos y modelos
Objetivo: Reconocer tipos de modelos y su aplicabilidad en tareas comunes.
Resultado esperado: Actividad: seleccionar un modelo adecuado para una tarea dada y justificar la elección.
- Modelos supervisados vs. no supervisados
- Ejemplos: clasificación, regresión, clustering
- Conceptos de overfitting y generalización
- Evaluación básica de modelos (train/val/test)
- Selección de modelo según tarea y datos
Herramientas y entornos prácticos
Objetivo: Familiarizarse con herramientas ligeras y entornos de pruebas para IA.
Resultado esperado: Laboratorio corto: crear entorno, cargar datos, entrenar un modelo simple y registrar resultados.
- Entornos de desarrollo ( notebooks, entornos virtuales)
- Bibliotecas populares (scikit-learn, pandas)
- Gestión de entornos y dependencia (pip, conda)
- Uso de datasets pequeños para pruebas
- Buenas prácticas de reproducibilidad
Entrenamiento y validación de modelos básicos
Objetivo: Ejecutar entrenamiento y evaluación de modelos simples en datos reales.
Resultado esperado: Actividad: entrenar un clasificador simple y presentar métricas básicas en un informe técnico.
- Preparación de datos para entrenamiento
- Separación train/val/test
- Métricas de rendimiento simples (precisión, RMSE)
- Ajuste de hiperparámetros básicos
- Detección de sesgo y errores comunes
Diagnóstico de fallos y bienestar de modelos
Objetivo: Identificar y diagnosticar problemas típicos en modelos en entornos reales.
Resultado esperado: Caso práctico: identificar causas de caída de rendimiento en un modelo de ejemplo.
- Señales de degradación de rendimiento
- Data drift y concept drift
- Problemas de sesgo y fairness
- Overfitting en producción
- Comprobaciones de integridad de datos y predictibilidad
Mantenimiento preventivo y actualizaciones
Objetivo: Establecer prácticas de mantenimiento para evitar degradación futura.
Resultado esperado: Plantilla de checklist de mantenimiento preventivo para un pipeline mínimo.
- Monitoreo continuo y alertas
- Mantenimiento de pipelines de datos
- Versionado de modelos y reentrenamiento programado
- Pruebas de regresión antes de despliegue
- Políticas de rollback y control de cambios
Introducción a la IA responsable y seguridad
Objetivo: Adjuntar consideraciones éticas, de seguridad y cumplimiento.
Resultado esperado: Caso de evaluación ética de un uso de IA en un entorno de trabajo.
- Privacidad y protección de datos
- Transparencia y explicabilidad básica
- Uso responsable de IA en entornos técnicos
- Gestión de riesgos y seguridad de modelos
- Regulaciones y normas básicas
Integración y despliegue básico
Objetivo: Comprender opciones simples de despliegue y su impacto operacional.
Resultado esperado: Actividad: diseñar un flujo de despliegue minimalista para un modelo de clasificación.
- Patrones de despliegue (API, batch)
- Monitorización post-despliegue
- Cadenas de suministro de datos y dependencias
- Rollback y pruebas de aceptación
- Interacciones con sistemas existentes
Mantenimiento de infraestructura ligera
Objetivo: Conocer prácticas de mantenimiento de la infraestructura que sostiene IA.
Resultado esperado: Checklist de mantenimiento de infraestructura para un entorno de IA pequeño.
- Gestión de recursos (CPU, memoria)
- Optimización de rendimiento básico
- Copia de seguridad y recuperación de datos
- Actualización de software y parches
- Documentación técnica clara
Checklist final de proyecto práctico
Objetivo: Consolidar el aprendizaje en un checklist aplicado para diagnóstico y mantenimiento.
Resultado esperado: Entregable final: checklist aplicado a un caso práctico con evidencias.
- Revisión de datos
- Revisión de modelo y rendimiento
- Revisión de despliegue y monitoreo
- Plan de mantenimiento preventivo
- Guía de respuesta ante incidentes
Proyecto corto práctico: diagnóstico, mantenimiento preventivo y checklist
Objetivo: Aplicar lo aprendido en un proyecto integrador de alcance reducido.
Resultado esperado: Proyecto final con informe técnico, código reproducible y checklist de mantenimiento.
- Definir problema y objetivo
- Recolectar y preparar datos
- Entrenar y evaluar un modelo básico
- Implementar monitoreo y mantenimiento preventivo
- Generar entregables: informe técnico y checklist
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Evidencia aplicada
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