Duración
1 mes
Fecha de Inicio
07-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
268 €
El Curso de Introducción al Machine Learning de Academia IA es una formación pensada para descubrir el mundo del aprendizaje automático desde cero, sin necesidad de saber programar ni dominar matemáticas. El programa recorre los conceptos fundamentales de la IA, el funcionamiento intuitivo de los algoritmos y el uso de plataformas no-code como Google Teachable Machine y herramientas AutoML para entrenar modelos reales desde el primer día.
Durante la formación explorarás la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado, la preparación básica de datos con hojas de cálculo, la creación de modelos predictivos mediante AutoML y el análisis asistido con ChatGPT y Code Interpreter. También descubrirás casos de uso cotidianos en marketing, ventas, RRHH y productividad.
El curso incluye un Proyecto Final donde entrenarás tu propio modelo sobre un caso real de tu interés.
El Curso de Introducción al Machine Learning responde a una necesidad clara del mercado actual: perfiles no técnicos que entienden la inteligencia artificial y saben aplicarla con criterio. Cada vez más empresas buscan profesionales capaces de dialogar con equipos de datos, interpretar modelos y detectar oportunidades reales de automatización sin depender siempre de ingenieros especializados en machine learning ni de grandes presupuestos.
El propósito del curso es que comprendas cómo aprende una máquina, qué tipo de problemas resuelve realmente y cómo entrenar modelos básicos con interfaces visuales accesibles. Aprenderás a distinguir un problema de clasificación de uno de regresión, a recopilar datos limpios, a elegir la herramienta adecuada para cada caso, a evaluar resultados con métricas básicas y a comunicar tus hallazgos sin escribir una sola línea de código, apoyándote en asistentes inteligentes.
La formación cubre herramientas actuales como Google Teachable Machine, H2O AutoML, DataRobot y ChatGPT con Code Interpreter, plataformas que hoy lideran la democratización del aprendizaje automático. El curso culmina con un Proyecto Final donde entrenarás tu primer modelo funcional aplicado a un caso práctico real de tu contexto laboral o personal.
El Curso de Introducción al Machine Learning te prepara para aportar valor concreto en departamentos de marketing, equipos de ventas, áreas de operaciones, recursos humanos, atención al cliente y cualquier rol donde las decisiones puedan apoyarse en datos reales. Podrás participar como analista junior de IA, perfil de innovación o embajador de transformación digital dentro de tu empresa, compartiendo lenguaje con equipos técnicos y de producto.
La formación te capacita para identificar problemas resolubles con machine learning, recopilar y limpiar datos sencillos en hojas de cálculo, entrenar modelos predictivos sin programar, interpretar métricas como precisión, error y matriz de confusión, y diseñar pequeños experimentos de IA dentro de tu equipo. También aprenderás a usar ChatGPT como copiloto analítico para explorar datasets, generar gráficas claras y redactar informes sin escribir una sola línea de código.
Adquirirás competencias para proponer casos de uso reales de IA en tu organización, comunicar resultados a perfiles no técnicos con claridad y colaborar sin fricción con científicos de datos. También desarrollarás criterio para detectar proyectos viables. El enfoque práctico garantiza una aplicabilidad inmediata desde el primer módulo.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Aprende machine learning a tu ritmo, compatible con tu actividad profesional.
No necesitas programar ni matemáticas avanzadas. Las herramientas no-code hacen el trabajo técnico mientras tú decides y validas.
Aprende con Google Teachable Machine, H2O AutoML, DataRobot y ChatGPT, plataformas que democratizan la IA en el mercado actual.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Introducción al Machine Learning te sitúa en un segmento del mercado con enorme crecimiento: profesionales que entienden la IA y saben aprovecharla sin programar. Las empresas priorizan perfiles con visión de datos capaces de identificar oportunidades reales.
Entrada suave al mundo de la IA: Darás tus primeros pasos sin choque técnico. Aprenderás conceptos clave mediante ejemplos visuales y herramientas no-code que muestran resultados desde el primer día. Esta forma de aprender elimina el miedo a la tecnología y construye confianza real para seguir avanzando hacia niveles más sofisticados de machine learning aplicado.
Ventaja profesional frente a perfiles sin IA: Dominar los fundamentos del aprendizaje automático te distingue en procesos de selección. Muchas empresas valoran más a un profesional de marketing, ventas u operaciones que entienda IA que a un ingeniero sin visión de negocio. Esta combinación híbrida abre puertas en áreas de innovación, producto y analítica aplicada.
Capacidad para liderar proyectos piloto: Podrás proponer e impulsar pequeños experimentos con IA en tu equipo, desde clasificar clientes hasta predecir demanda. Convertirte en la persona que conecta negocio y datos te posiciona como referente interno en transformación digital y automatización inteligente.
Acceso a una comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te integras en una red activa de profesionales de habla hispana que comparte recursos, dudas reales y oportunidades laborales, multiplicando tu aprendizaje y ampliando tu networking en el sector tecnológico hispanohablante.
El machine learning se ha convertido en una tecnología transversal que impacta prácticamente en todos los sectores productivos. Según estudios recientes, el 80% de los empleos se verá transformado por la IA en los próximos años, y las empresas ya buscan activamente perfiles con competencias básicas en aprendizaje automático aplicado, incluso en áreas tradicionalmente alejadas del mundo técnico como marketing, RRHH, legal o atención al cliente.
Democratización del aprendizaje automático: Plataformas como Google Teachable Machine, H2O AutoML y DataRobot han eliminado la barrera técnica que durante años mantuvo alejada a la mayoría de profesionales del machine learning. Hoy cualquier persona motivada puede entrenar modelos útiles sin escribir código, lo que convierte la IA en una competencia de uso general comparable a dominar las hojas de cálculo hace dos décadas.
Demanda creciente de perfiles híbridos: Las empresas ya no contratan solo científicos de datos; buscan profesionales de marketing, RRHH, ventas y operaciones que comprendan la lógica de los modelos y sepan aplicarla. Saber diferenciar tareas supervisadas y no supervisadas, interpretar una predicción o auditar sesgos se está convirtiendo en una habilidad profesional tan básica como dominar Excel.
Ventana de oportunidad para posicionarte: La mayoría de profesionales aún no ha dado el paso hacia la IA aplicada. Formarte ahora en los fundamentos del machine learning te coloca en la vanguardia de tu sector, con una diferenciación competitiva realmente tangible en procesos de selección, promociones internas y proyectos estratégicos de corto y medio plazo en los próximos años.
El plan de estudios del Curso de Introducción al Machine Learning sigue una estructura progresiva diseñada para principiantes absolutos: arranca con ideas intuitivas, avanza hacia la práctica con herramientas visuales y culmina con la creación de un modelo propio. La metodología prioriza ejemplos cotidianos y ejercicios guiados antes que teoría densa, garantizando resultados visibles desde las primeras sesiones del curso.
La formación comienza con los conceptos básicos de IA, la historia del aprendizaje automático y la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Los primeros bloques cubren la preparación de datos en hojas de cálculo, el reconocimiento visual con Google Teachable Machine, el etiquetado correcto de datasets y la lectura sencilla de métricas como precisión y matriz de confusión, con ejemplos aplicados a situaciones cotidianas.
Los contenidos intermedios abordan el uso de plataformas AutoML como H2O y DataRobot, la creación de modelos de clasificación y regresión, el análisis exploratorio con ChatGPT y Code Interpreter, y la interpretación de resultados con visualizaciones automáticas. El curso culmina con un Proyecto Final donde entrenas un modelo propio sobre un dataset real y documentas todo el proceso paso a paso.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la etapa culminante de la formación y supone tu primera experiencia real entrenando un modelo de machine learning de principio a fin. Consiste en el desarrollo completo de una solución predictiva sencilla aplicada a un caso de tu interés personal o profesional, desde la identificación del problema hasta la evaluación final del modelo, aplicando las técnicas y herramientas no-code trabajadas durante el curso y documentando cada paso de forma clara.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de los escenarios abordados en la formación: la creación de un clasificador de imágenes con Google Teachable Machine, el desarrollo de un modelo predictivo tabular con H2O AutoML o DataRobot, el diseño de un análisis exploratorio de datos con ChatGPT y Code Interpreter, o la implementación de un segmentador de clientes mediante técnicas no supervisadas. Deberás documentar el problema elegido, la preparación de datos, los experimentos realizados, las métricas obtenidas y las conclusiones finales, justificando cada decisión metodológica tomada durante el proceso.
El trabajo se presenta con un nivel de calidad que permita utilizarlo como portfolio profesional inicial o como prueba de concepto dentro de tu empresa actual, compartiendo tus aprendizajes con compañeros y responsables directos. La documentación final demuestra tu capacidad para abordar un problema de IA de forma autónoma, interpretar resultados con criterio propio y comunicar conclusiones con claridad a audiencias diversas. Este proyecto tangible se convierte en una carta de presentación ideal en procesos de selección orientados a perfiles digitales, roles de innovación y posiciones de analítica aplicada.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
No, no necesitas ningún conocimiento de programación ni de matemáticas avanzadas. El Curso de Introducción al Machine Learning de Academia IA está diseñado específicamente para principiantes absolutos y perfiles no técnicos.Trabajarás con plataformas no-code como Google Teachable Machine e H2O AutoML, donde la interfaz visual te guía paso a paso para entrenar tus modelos. Cuando toque analizar datos usaremos ChatGPT y Code Interpreter como copiloto, así que no escribirás código manualmente.Tenemos alumnos sin perfil técnico que entrenan su primer modelo funcional en las primeras sesiones de la formación.
El curso cubre en profundidad Google Teachable Machine para el reconocimiento de imágenes, sonido y poses, H2O AutoML y DataRobot para entrenar modelos predictivos tabulares, y ChatGPT con Code Interpreter como asistente de análisis exploratorio de datos. También aprenderás a preparar datasets en hojas de cálculo, a interpretar métricas clave como precisión y matriz de confusión, y a comparar modelos para elegir el más adecuado.El enfoque es siempre práctico: no solo conocerás las herramientas, sino que las aplicarás en casos reales adaptables a tu entorno profesional.
Absolutamente sí, y ese es precisamente el objetivo del curso. El machine learning aporta valor en cualquier sector profesional: marketing puede predecir qué clientes comprarán, ventas puede priorizar leads, RRHH puede analizar patrones de rotación, operaciones puede anticipar la demanda y atención al cliente puede clasificar tickets automáticamente.Durante el curso trabajarás con ejemplos adaptados a diferentes áreas, y en el Proyecto Final desarrollarás un modelo específico para tu contexto laboral.Muchos alumnos aplican lo aprendido en su empresa desde las primeras semanas, generando pequeños proyectos piloto con un impacto visible.
La diferencia principal está en la profundidad, estructura y acompañamiento. Los tutoriales gratuitos suelen ser piezas sueltas, sin orden ni visión de conjunto, y casi siempre asumen conocimientos de programación. El Curso de Introducción al Machine Learning de Academia IA sigue una metodología progresiva pensada para perfiles no técnicos, con contenido creado por profesionales que trabajan en empresas de IA y se actualiza con las plataformas realmente vigentes en el mercado.Además, accedes a una comunidad activa de profesionales en Skool donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del curso.
