Duración
4 meses
Fecha de Inicio
24-04-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
445 €
El Curso de TensorFlow y PyTorch de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de construir, entrenar y desplegar modelos de deep learning utilizando los dos frameworks más demandados en la industria. El programa cubre desde la arquitectura interna de ambas librerías hasta la implementación de soluciones de inteligencia artificial en entornos de producción reales.
Te enseñaremos a diseñar redes neuronales profundas desde cero, aplicar técnicas de transfer learning y fine-tuning sobre modelos preentrenados, optimizar pipelines de entrenamiento con GPU y TPU, y desarrollar proyectos de visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y datos tabulares. La formación incluye un Proyecto Final donde construirás un sistema completo de machine learning aplicado a un caso real de tu dominio profesional.
El Curso de TensorFlow y PyTorch responde a la creciente demanda de ingenieros y científicos de datos capaces de implementar soluciones de deep learning en entornos productivos. Las empresas tecnológicas, laboratorios de investigación y departamentos de datos buscan perfiles que dominen estos frameworks para desarrollar sistemas de inteligencia artificial aplicada con impacto directo en el negocio.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de diseñar arquitecturas de redes neuronales adaptadas a problemas reales, gestionar el ciclo completo de un modelo desde el preprocesamiento de datos hasta su despliegue en producción. Aprenderás a elegir entre TensorFlow y PyTorch según el contexto, depurar modelos inestables, interpretar métricas de evaluación y escalar entrenamientos a grandes volúmenes de datos con eficiencia computacional.
La formación incluye el manejo de TensorFlow 2.x con Keras, PyTorch y Lightning, herramientas de experimentación como Weights & Biases y plataformas de despliegue como TensorFlow Serving y ONNX, culminando con un Proyecto Final donde desarrollarás una solución end-to-end de machine learning lista para producción.
El Curso de TensorFlow y PyTorch te capacita para asumir roles como ML Engineer, Data Scientist especializado en deep learning, AI Research Engineer o consultor de inteligencia artificial en empresas de cualquier sector que estén incorporando soluciones basadas en modelos neuronales. Podrás trabajar en startups de IA, grandes tecnológicas y equipos internos de transformación digital.
La formación te prepara para construir pipelines de entrenamiento robustos, implementar arquitecturas avanzadas como transformers, CNNs y LSTMs, aplicar transfer learning sobre modelos fundacionales como BERT o ResNet, y gestionar experimentos con herramientas de MLOps. También desarrollarás capacidad para diagnosticar problemas de sobreajuste, vanishing gradients y bajo rendimiento computacional en proyectos reales.
Adquirirás competencias para desplegar modelos en producción mediante APIs REST, contenedores Docker y plataformas cloud como GCP, AWS o Azure. El enfoque práctico te permitirá aplicar inmediatamente los conocimientos en proyectos de visión por computador, NLP industrial y sistemas de recomendación desde tu primer día en cualquier equipo de datos.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Concilia tu aprendizaje en deep learning con tu actividad profesional actual.
Partimos desde la lógica aplicada. Si ya tienes bases en Python, aquí dominarás TensorFlow y PyTorch sin barreras técnicas.
Aprende TensorFlow, PyTorch, Keras y Weights & Biases, las herramientas que los equipos de IA usan hoy en producción.
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 TensorFlow y PyTorch te posiciona en uno de los segmentos más demandados del mercado tecnológico actual. Las empresas que trabajan con inteligencia artificial necesitan profesionales capaces de pasar del modelo teórico a la solución funcional en producción, y esa brecha sigue siendo una oportunidad real para quienes dominan estos frameworks.
Acceso a los roles mejor remunerados en IA: Los perfiles especializados en TensorFlow y PyTorch figuran entre las posiciones con mayor retribución en tecnología. ML Engineers y Data Scientists con dominio práctico de estos frameworks son captados por empresas tecnológicas, laboratorios de investigación y consultoras de datos a nivel internacional.
Capacidad para construir soluciones end-to-end: Aprenderás a gestionar el ciclo completo de un proyecto de machine learning: desde la exploración de datos hasta el despliegue del modelo en producción. Esta visión integral te convierte en un profesional autónomo, capaz de liderar proyectos sin depender exclusivamente de equipos especializados.
Dominio de los dos estándares del sector: TensorFlow y PyTorch coexisten en la industria con casos de uso diferenciados. Dominar ambos te da una ventaja real frente a quienes solo conocen uno, permitiéndote adaptarte a cualquier entorno de trabajo y contribuir desde el primer día.
Integración en una comunidad activa de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA accedes a una red de +400 profesionales que comparten proyectos, dudas técnicas y oportunidades en el sector, acelerando tu desarrollo profesional en machine learning e inteligencia artificial aplicada.
El deep learning ha dejado de ser exclusivo de los laboratorios de investigación: hoy es la base de sistemas de reconocimiento de imágenes, motores de recomendación, traductores automáticos y asistentes de IA que operan a escala industrial. Según informes del sector, la demanda de perfiles con experiencia en TensorFlow y PyTorch ha crecido más de un 40% en los últimos dos años, y la escasez de talento especializado sigue siendo una de las principales barreras para la adopción de IA en las empresas.
Estándar de facto en la industria y la investigación: PyTorch domina el ecosistema académico y de investigación, mientras que TensorFlow lidera los entornos de producción empresarial. Conocer ambos frameworks no es opcional para quien quiera trabajar en el sector: es el requisito mínimo que aparece en prácticamente todas las ofertas de empleo para roles de ML Engineer y Data Scientist especializado.
La IA generativa impulsa la demanda de deep learning clásico: El auge de modelos como GPT o Stable Diffusion ha generado un efecto secundario: las empresas que adoptan IA necesitan también equipos capaces de adaptar, afinar y desplegar estos modelos sobre sus propios datos. Ese trabajo requiere dominio sólido de PyTorch y TensorFlow, convirtiendo este conocimiento en más relevante que nunca.
Ventaja competitiva duradera en el mercado laboral: A diferencia de herramientas de bajo código que pueden aprenderse en días, el dominio real de estos frameworks requiere tiempo, práctica y guía experta. Quienes invierten en esta formación construyen una ventaja que no se replica fácilmente, posicionándose como referentes técnicos en sus organizaciones y con mayor capacidad de proyección profesional internacional.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de TensorFlow y PyTorch sigue una estructura progresiva orientada a proyectos que replica el flujo de trabajo real de un equipo de machine learning: desde los fundamentos matemáticos y computacionales hasta la integración en pipelines de producción. Cada bloque construye sobre el anterior, garantizando que los conocimientos se asienten antes de avanzar hacia arquitecturas más complejas.
Los módulos iniciales cubren el ecosistema de cada framework: instalación, tensores, autodiferenciación con Autograd, gestión de datasets con tf.data y DataLoader, y construcción de las primeras redes con la API funcional de Keras y PyTorch nn.Module. A continuación se introducen técnicas de regularización, optimizadores avanzados, y el trabajo con arquitecturas clásicas como CNNs para visión y embeddings para texto.
Los contenidos avanzados abordan la implementación de transformers desde cero, el uso de modelos preentrenados de Hugging Face, el fine-tuning eficiente con LoRA y técnicas de cuantización, el seguimiento de experimentos con Weights & Biases, y el despliegue de modelos mediante TensorFlow Serving, TorchServe y ONNX. El curso culmina con un Proyecto Final donde diseñas e implementas una solución completa de deep learning aplicada a un problema real de tu entorno profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final representa la integración completa de todas las competencias técnicas desarrolladas a lo largo del curso. Consiste en el diseño, entrenamiento, evaluación y despliegue de un sistema de deep learning end-to-end aplicado a un problema real de tu ámbito profesional o de investigación. El proyecto se desarrolla siguiendo las metodologías y estándares de la industria, desde la definición del problema y la gestión del dataset hasta la puesta en producción del modelo entrenado.
El trabajo debe incluir una fase de análisis exploratorio y preprocesamiento de datos, la selección justificada de la arquitectura neuronal más adecuada, el entrenamiento del modelo con seguimiento de experimentos mediante Weights & Biases, la aplicación de al menos una técnica avanzada como transfer learning, fine-tuning o data augmentation, y la evaluación rigurosa con métricas apropiadas al problema. La entrega final incorpora el código documentado en un repositorio, un informe técnico con decisiones de diseño, y el modelo desplegado en una API funcional o contenedor Docker.
El nivel de exigencia del proyecto es equivalente al de un entregable profesional real. La documentación y el código producidos pueden incorporarse directamente al portfolio técnico del alumno y presentarse en procesos de selección para roles de ML Engineer o Data Scientist. Este proyecto tangible demuestra capacidad para resolver problemas complejos de forma autónoma, desde la exploración inicial hasta un modelo funcional en producción, la competencia más valorada por los equipos de contratación en el sector de la inteligencia artificial.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí, este curso requiere conocimientos previos de Python y nociones básicas de machine learning, ya que opera a nivel avanzado. No es necesario ser un experto en programación, pero sí conviene haber trabajado antes con librerías como NumPy, pandas o scikit-learn. El Curso de TensorFlow y PyTorch de Academia IA no parte desde cero en programación: está diseñado para profesionales que ya tienen esa base y quieren dar el salto al deep learning aplicado. Si aún no tienes esos fundamentos, en Academia IA encontrarás formaciones previas que te prepararán específicamente para acceder a este nivel.
El curso cubre en profundidad TensorFlow 2.x con su API de alto nivel Keras, y PyTorch junto con PyTorch Lightning para simplificar el código de entrenamiento. Trabajarás con Hugging Face Transformers para la carga y fine-tuning de modelos preentrenados, Weights & Biases para el seguimiento y comparación de experimentos, y herramientas de despliegue como TensorFlow Serving, TorchServe y ONNX. También se abordan aceleración con GPU mediante CUDA, gestión de datasets con tf.data y DataLoader, y técnicas de optimización como mixed precision training. El enfoque es siempre aplicado: cada herramienta se trabaja en el contexto de un proyecto o caso de uso concreto.
El curso te prepara para trabajar en tres grandes áreas de aplicación. En visión por computador: clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica. En procesamiento del lenguaje natural: clasificación de texto, análisis de sentimiento, generación de texto y fine-tuning de modelos como BERT o GPT-2. En datos tabulares: modelos neuronales para predicción, detección de anomalías y sistemas de recomendación. Además, aprenderás a desplegar cualquiera de estos modelos como microservicio accesible mediante API, lo que te permite integrar soluciones de IA directamente en aplicaciones y productos digitales de tu empresa o de clientes.
La diferencia principal está en el enfoque end-to-end orientado a producción. Muchos recursos online enseñan a construir modelos en notebooks de experimentación, pero no abordan qué ocurre después: cómo hacer seguimiento de experimentos, cómo comparar arquitecturas de forma sistemática, cómo preparar el modelo para ser consumido por otras aplicaciones, o cómo gestionar el ciclo de vida del modelo en un entorno real. El Curso de TensorFlow y PyTorch de Academia IA cubre ese ciclo completo, con contenido creado por profesionales que trabajan activamente en proyectos de IA. Además, el acceso a una comunidad de +400 alumnos en Skool permite resolver dudas técnicas, revisar código y compartir proyectos en un entorno activo de aprendizaje continuo.
