Descripción
Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático es un camino de aprendizaje de LinkedIn que presenta la IA y el aprendizaje automático desde cero, combinando fundamentos conceptuales con práctica de herramientas en una secuencia de siete cursos.
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El camino agrupa siete cursos individuales de LinkedIn Learning, cada uno de un instructor diferente, sumando aproximadamente 10 horas: Fundamentos de Inteligencia Artificial: Máquinas Pensantes (Doug Rose, 1h36m) cubre IA fuerte y débil y enfoques centrales como el aprendizaje automático; Fundamentos de Aprendizaje Automático: Álgebra Lineal (Terezija Semenski, 1h21m) cubre las matemáticas detrás de los algoritmos de ML; Aprendizaje Profundo: Introducción (2024) (Kumaran Ponnambalam, 1h13m) cubre lo básico para hacer funcionar un modelo de aprendizaje profundo; IA Práctica: Procesamiento de Imágenes con Python (Eduardo Corpeño, 2h10m) cubre la construcción de algoritmos de procesamiento de imágenes desde cero y el uso de bibliotecas para proyectos reales; Fundamentos de Aprendizaje por Refuerzo (Khaulat Abdulhakeem, 44m) cubre la terminología y tipos de problemas de RL; Aprendizaje Automático Práctico con PyTorch (Helen Sun, 56m) cubre la construcción de modelos con PyTorch; y Fundamentos de Inteligencia Artificial: Redes Neuronales (Gwendolyn Stripling, 1h56m) cubre las técnicas detrás de las redes neuronales artificiales. Completar los siete cursos otorga una insignia de finalización.
Al final del camino, se espera que los aprendices comprendan cómo funcionan la IA y el aprendizaje automático, cómo la IA plantea preguntas sobre responsabilidad y seguridad, cómo analizar modelos de aprendizaje automático para evaluar su rendimiento y cómo construir redes neuronales utilizando PyTorch y Keras.
El acceso requiere una suscripción a LinkedIn Learning, y se ofrece una prueba gratuita de 1 mes a nuevos usuarios.
El camino está dirigido a personas que buscan mejorar sus habilidades hacia roles de ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos; su marco introductorio y cortos tiempos de duración por curso lo convierten en un punto de partida en lugar de una especialización profunda. LinkedIn señala que el camino está programado para una actualización de contenido alrededor del 2 de noviembre de 2026, por lo que los aprendices que busquen la insignia de finalización deben terminar antes de esa fecha o pueden necesitar completar cursos adicionales.
- CategoríaFormación corporativa y e-learning
- Modelo de preciosGratis
Características principales de Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático
Currículo de siete cursos que cubre fundamentos de IA, matemáticas de aprendizaje automático y redes neuronales
Aproximadamente 10 horas de instrucción en video combinada
Módulos prácticos para procesamiento de imágenes en Python y construcción de modelos en PyTorch
Un curso dedicado a los fundamentos del aprendizaje por refuerzo
Módulo de álgebra lineal que cubre las matemáticas detrás de los algoritmos de ML
Curso básico de aprendizaje profundo para hacer funcionar un modelo
Insignia de finalización al terminar todo el camino
Instrucción de seis especialistas en la materia a lo largo de los siete cursos
¿Cómo usar Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático?
Comienza una prueba gratuita: regístrate para la prueba gratuita de 1 mes de LinkedIn Learning para desbloquear el camino
Sigue la secuencia: trabaja a través de los siete cursos en orden, comenzando con los fundamentos de IA
Practica con código: completa los ejercicios prácticos de procesamiento de imágenes y PyTorch
Completa cada curso: termina el camino antes de la actualización del 2 de noviembre de 2026 para mantener la continuidad hacia la insignia
Gana tu insignia: termina los siete cursos para recibir la insignia de finalización
Casos de uso de Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático
- Transición de carrera a IA/ML
- Fundamentos de redes neuronales
- Procesamiento de imágenes aplicado
