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Los 10 mejores cursos de inteligencia artificial online

¿Te interesa la IA aunque crees que es un tema muy complicado? ¡Don´t worry! Te animamos a descubrir los mejores cursos online de inteligencia artificial con los que podrás hacer tu sueño realidad con mucha más sencillez de la que podrías imaginar.

Lo único que te separa de poder convertirte en un gran profesional de la inteligencia artificial son tus ganas de aprender, e inversión de tiempo, pues como verás la mayoría de ellos son super completos. Decídete, y pásate a los softwares más punteros. 

¿Qué curso de IA estás buscando?

Los 3 mejores cursos online para aprender inteligencia artificial desde cero (nivel principiante)

Antes de adentrarnos en el manejo de la inteligencia artificial, los softwares o herramientas más utilizadas, recomendamos dos cosas: conocer las aplicaciones, y tener una buena base en álgebra lineal. Por lo tanto, en torno a esos dos temas, hemos seleccionado estos cursos, para no quedarnos bloqueados en nivel intermedio con los cálculos, o llegar a esto no es lo que yo pensaba.

1. Introducción al mundo de la inteligencia artificial

Introduccion al mundo de la Inteligencia Artificial
Valoraciones positivas
Más de 100
Duración
1h 36m de videoclases
Estudiantes
Más de 1.200
Temario
4 módulos con 9 clases

Si lo que necesitas es una visión completa del futuro del trabajo este curso de Introducción al mundo de la Inteligencia Artificial es ideal. Y es que no nos vamos a centrar en programas, funciones o herramientas y su funcionamiento, si no en comprender la inteligencia artificial actual, mediante ejemplos reales. 

Antes de formarnos a fuego en inteligencia artificial, lo mismo que debemos conocer el álgebra, debemos saber cuales son las aplicaciones, como aplicarlo en nuestro ámbito laboral, empresarial y como llegar al nivel de digitalización que nos facilite los procesos. 

Alejandro Aquino, lleva más de 14 años dedicado a las TI, en diferentes sectores de alto rendimiento. Desde su perspectiva nos explica cómo cada vez las empresas invierten más en tecnología, industria y productos de gran consumo dada el alto retorno de inversión

Además de insertarnos en la Inteligencia artificial y ver las tecnologías implicadas, entenderemos el concepto de Future of Work. Comenzando por su definición, los ámbitos de negocios y cómo afecta a las organizaciones. 

Pros
  • Información reveladora para comprender los procesos
  • Profesor experimentado y buen comunicador.
  • Ideal como introducción y conocimiento de aplicaciones
  • Buenas explicaciones del machine learning
Contras
  • Podría estar más actualizado
Ver precio en oferta


2. La Inteligencia Artificial – Simplificado

La Inteligencia Artificial Simplificado
Valoraciones positivas
Más de 190
Duración
1h 36m de videoclases
Estudiantes
Más de 710
Temario
9 módulos con 48 clases

Este curso de Inteligencia Artificial – Simplificado trata de teoría profunda, pero explicada con paciencia y paso a paso de la mano del experto Fernando Pérez en Udemy. Pasaremos por distintos temas que nos llevarán a que en el final del curso sepamos exactamente con precisión qué es la inteligencia artificial y que tengamos capacidad para explicarlo por nosotros mismos.

Lo mejor es que no solo se nos explican las bases, sino que también nos van a dar la formación necesaria para que entendamos cómo se puede aplicar el uso de la IA en el sector empresarial. Entenderemos las oportunidades que hay en su aprovechamiento, los riesgos y la manera en la que esto impactará en los negocios.

Aprenderemos muchos de los conceptos que nos llevan a la inteligencia artificial, tales como machine learning, el deep learning, reinforcement learning, neutral work y los árboles de decisión. Así como las nuevas aplicaciones del Big Data y aprender a reconocer patrones en las mismas. 

También se nos instruye sobre cómo la inteligencia artificial tiene un papel activo en la cuarta revolución industrial y el papel que hace en combinación con otras tecnologías. Si el aprendizaje automático o profundo tienen cabida en la inteligencia artificial, nosotros también podemos. 

Pros
  • La facilidad con la que parten todas las explicaciones
  • El temario desde un punto de vista informativo no se deja nada
  • Los tests iniciales para poner a prueba nuestros conocimientos
  • El entusiasmo del profesor hacia el tema
Contras
  • El audio no se escucha con el máximo nivel de calidad
Ver precio en oferta


3. Curso completo de álgebra lineal de cero a experto

Curso completo de algebra lineal de cero a experto
Valoraciones positivas
Más de 330
Duración
41h 50m de videoclases
Estudiantes
Más de 4.300
Temario
20 módulos con 322 clases

Somos conscientes de que este curso de casi 42 horas no va exactamente de IA. Pero es que el álgebra es la base para la estadística, el machine learning y por lo tanto la inteligencia artificial. Así que si partes de nivel absolutamente cero, empieza por este curso completo de álgebra lineal de cero a experto.

Necesitaremos conocimientos nivel bachillerato de matemáticas, una calculadora científica y alguno de los softwares. Empezaremos por saber que es el álgebra lineal y Gabriel Gomilla y Maria Santos, nos explicaran desde cero el programa estadístico R, R studio, Anaconda de Python y Octave. Empezaremos por saber que es el álgebra lineal. 

En las más de 300 clases veremos todos los conceptos necesarios Empezando por repasos fundamentales de matemáticas como trigonometría, inducción o números complejos. Nos adentraremos en vectores y operaciones vectoriales, incluyendo el producto escalar la suma directa o espacio cociente. Dispondremos de formación en matrices y factorización LU, muy utilizado en redes neuronales. 

Para finalizar realizaremos la diagonalización con el método de valores en cada uno de los softwares. No necesitamos tener todos, solo aquel de nuestra elección. Como colofón nos enseñaran los procesos y cadenas de Markov. Sin duda un curso super completo, y realmente necesario para insertarnos en la IA. 

Pros
  • Incluye ejemplos aplicables a la vida real
  • Profesores ofrecen apoyo y responden dudas
  • Juan Gabriel está experimentado y es muy motivador
  • Necesario para comprender la inteligencia artificial y el machine learning
Contras
  • No realizan las prácticas, si no que son plantillas y no vemos los errores
Ver precio en oferta

Los 3 mejores cursos para ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial (nivel intermedio)

El salto del nivel cero al intermedio en el sector de la IA es considerable. Pasamos de asentar unas bases de conocimiento, a programar, analizar, tratar, construir datos… Tienes que tener claro el sector en el que te quieres incluir: empresarial, de redes neuronales o deep learning. 

4. Inteligencia artificial: redes neuronales artificiales

Inteligencia artificial. redes neuronales artificiales
Valoraciones positivas
Más de 30
Duración
4h 47m de videoclases
Estudiantes
Más de 155
Temario
6 módulos con 16 clases

Los requisitos para poder aprovechar esta formación son tener conocimientos tanto de cálculo y álgebra como de programación, y casi 5 horas disponibles de tiempo. Una vez cumplidos, podremos insertarnos en el mundo de la inteligencia artificial desde redes neuronales artificiales

La formación se realiza con Python y la biblioteca de redes neuronales de código abierto Keras. Empezaremos por conocer la forma lineal de las redes neuronales, denominada perceptrón, así como entrenarla y ser capaz de programar nuestro propio teorema de convergencia

Seguimos con el algoritmo de descenso de la pendiente, para adentrarnos en las redes neuronales pre alimentadas, o feed-forward de única dirección. Por supuesto , veremos el backpropagation, donde ocurre la magia y dónde aprender las neuronas. Para finalizar los módulos aprenderemos las topologías de mallado o grid y en serie mediante las redes convolucionales y recurrentes respectivamente. 

Aprenderemos desde la teoría, con ejercicios prácticos, hasta cómo implementarlo en Python, con el rigor matemático que exige la inteligencia artificial. 

Pros
  • Curso didáctico de fácil comprensión
  • Explica los conceptos matemáticos de forma universal
  • ideal para iniciarse en en redes convolucionales
  • Programación de feedforward en Python
Contras
  • Profesor tarda en responder a dudas
Ver precio en oferta


5. Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas

Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas (Udemy)
Valoraciones positivas
Más de 230
Duración
20h 21mm de videoclases
Estudiantes
Más de 2.400
Temario
18 módulos con 115 clases

El curso de Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas ofrece más de 20 horas de vídeo producidas por Juan Gabriel Gomila Salas para Udemy. Bucearemos en la IA, en sus conceptos generales, en la teoría y en el uso del Q-Learning, pero en todo momento sin perder de vista que este curso se concentra en el mercado empresarial. Por eso aprenderemos a construir un sistema que nos permita optimizar los distintos procesos que llevaremos a cabo en la gestión de empresas y todo tipo de negocios.

Aprenderemos a maximizar los ingresos y la eficiencia al mismo tiempo que reducimos los costes gracias a la aplicación de la IA, lo cual encaja con las principales metas de cualquier empresa. Podremos aplicar todos los conocimientos que hemos aprendido para usar tanto algoritmos de Deep Q-learning como el muestreo Thompson, lo que nos permitirá construir una IA desde el punto de partida.

La capacidad del curso es tan profunda que cuando lo terminemos podremos usar el análisis correspondiente a la curva de arrepentimiento o incluso tendremos capacidad para la creación de redes neuronales.

No es una formación que simplemente vaya a darnos conocimientos, sino que las habilidades obtenidas con el curso se pueden aplicar directamente en los negocios para conseguir mejores resultados.

Pros
  • Una excelente combinación de teoría y ejercicios prácticos
  • La estructura ordenada con la que están formadas las lecciones
  • Los casos prácticos son muy interesantes
  • Recibimos un libro de 100 páginas con teoría, plantillas de códigos y ejercicios
Contras
  • Los requisitos para comenzar pueden ser demasiado elevados
Ver precio en oferta


6. Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras/Tensorflow

Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras y Tensorflow
Valoraciones positivas
Más de 300
Duración
16h 37m de videoclases
Estudiantes
Más de 1.400
Temario
9módulos con 63 clases

Data Science, inteligencia artificial y Machine Learning en su máxima expresión. Aprenderemos al procesado y el tratado de los datos, nos enseñarán cómo tenemos que plantar cara a los desafíos que nos encontramos en el machine learning y resolución de problemas mediante la elaboración de nuevos modelos.

Para ello todo lo que aprenderemos se concentrará en dos herramientas principales: Tensorflow y Keras, con las que se nos abrirán muchas puertas profesionales.

También nos enseñan todo lo necesario acerca de las redes neuronales, desde la forma de aplicarlas hasta el funcionamiento del que hacen gala. Por supuesto, el curso profundiza en Python y en cómo utilizamos las librerías para la ciencia de datos, nos cuenta todo acerca del Deep Learning con Keras/Tensorflow y también acerca de YOLO, redes adversarias generativas y procesado de texto.

Para adentrarnos en este universo, es recomendable tener conocimientos de matemáticas, y de Python, así como un ordenador con Windows o Linux. Si no dispones de alguno de los 3 requisitos, no significa que no puedas acceder, si no que te va a ser más complicado seguir las clases. 

Pros
  • Toda la teoría se explica muy claramente
  • Los ejercicios prácticos están pensados de forma estupenda
  • Las explicaciones que se realizan acerca de las distintas arquitecturas
  • El temario es muy exhaustivo y profundo
Contras
  • Algunos vídeos no se escuchan bien
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Los 3 mejores cursos online para convertirte en un experto en inteligencia artificial (nivel avanzado)

Llegamos al ultimo nivel dónde guiados por los profesores, seremos capaces de desarrollar nuestras propias IA. Todas las formaciones seleccionadas incluyen mucho práctica, para poder entrenar, y conseguir los objetivos que tengamos planeados.

7. Curso completo de Inteligencia Artificial con Python

Inteligencia Artificial con Python (Udemy)
Valoraciones positivas
Más de 1.800
Duración
29h 37m de videoclases
Estudiantes
Más de 11.700
Temario
14 módulos con 152 clases

El planteamiento del cual parte este curso de Inteligencia Artificial con Python es muy claro: pasar de cero a experto. Esta es la promesa que realiza el profesor Juan Gabriel Gomila Salas  en Udemy y el conocimiento que se pone en nuestra mano es amplio. La intención es que podamos aprender las claves que utilizaremos cuando trabajemos con Python.

Gracias al curso absorberemos los conocimientos imprescindibles sobre inteligencia artificial. Diseñaremos nuestra propia IA con Python, partiendo de las librerías OpenAI y Pytorch. Por supuesto nos mostrarán cómo implementar reinforcement learning, Q-learning, y deep learning. Cuando interioricemos todo sobre redes convolucionales, pasaremos a cargar entornos de Atari para introducir nuestra IA en un videojuego. También se nos instruirá para que podamos optimizar la solución que hayamos creado.

Al final seremos capaces de crear una IA que tendrá capacidad, por medio del uso de las redes neuronales, de aprender por sí sola a jugar a videojuegos. Nos sorprenderemos a nosotros mismos por lo que podemos llegar a crear cuando acabemos el curso.

En total 150 clases que abarcan algo menos de 30 horas de vídeo para que comencemos en una amena introducción y terminemos dominando hasta los últimos entresijos de la inteligencia artificial con Python. En el camino aprenderemos acerca de las máquinas y de cómo estas aprenden, porque es fundamental que entendamos la IA antes de ponernos a trabajar en ella.

Pros
  • La teoría está explicada con un gran nivel de detalle
  • Podremos poner en práctica lo que hemos aprendido
  • El temario es exhaustivo y no se limita a rozar una capa superficial
  • Son 150 clases llenas de conocimientos
Contras
  • Hay que usar unas herramientas muy determinadas
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8. Tensorflow 2.0: guía completa para el nuevo tensorflow

Tensorflow 2.0. guía completa para el nuevo tensorflow
Valoraciones positivas
Más de 360
Duración
20h 12m de videoclases
Estudiantes
Más de 2.900
Temario
18 módulos con 132 clases

Juan Gabriel Gomilla es uno de los tres instructores de este completo curso, y nos recomienda tener conocimientos avanzados de matemáticas, Tensorflow y programación básica de Python, así que como podemos imaginar esta guía completa para el nuevo Tensorflow 2.0, no es apta para los iniciados en el mundo de la inteligencia artificial. 

Con la renovación a la versión 2.0 de Tensorflow los modelos son más sencillos de entender, mantener y desarrollar, pero hay que saber la manera adecuada de resolver las tareas complejas. Mediante esta formación comenzaremos por conocer la sintaxis, el aprendizaje profundo y las redes convolucionales y recurrentes. 

Seguiremos con TFX para crear nuestros propios flujos de datos y subirlos a producción. Crearemos nuestro propio API con Python mediante un modelo pre entrenado, para obtener la visión global de las peticiones de modelo a través de internet, para poder clasificar imágenes con millones de peticiones al día. 

Al finalizar seremos capaces de clasificar imágenes,  crear nuestro propio bróker, optimizar cualquier red neuronal para Android e Ios y llegaremos a entrenar una red neuronal a múltiples GPUs o Servidores

Pros
  • Buen módulo de aprendizaje profundo (RL)
  • Juan Gabriel es muy bueno tanto en teoría como explicando
  • Motiva a lanzar tus propios proyectos
  • Válido para empezar muchos proyectos ( videojuegos, aplicaciones, brokers, etc.)
Contras
  • La resolución de los videos podría ser mejor
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9. Curso completo de Machine Learning: Data Science en Python

Curso completo de Machine Learning Data Science en Python
Valoraciones positivas
Más de 6.400
Duración
47h 59m de videoclases
Estudiantes
Más de 43.400
Temario
17 módulos con 23 clases

De nuevo, Juan Gabriel Gomila Salas, al igual que en el anterior. El matemático en este caso nos dice que cuando acabemos Machine Learning: Data Science en Python, si hemos seguido todos los pasos y aprendido todo lo que nos enseña, seremos un auténtico maestro del Machine Learning con el uso de Python.

Seremos capaces de llevar a cabo modelos muy robustos, predicciones precisas y usaremos esta tecnología tanto en nuestro día a día personal como si queremos el conocimiento para encontrar trabajo de asesor en alguna empresa.

Nos sorprenderemos a nosotros mismos por poder hacer análisis mucho más potentes de lo que habríamos imaginado, por haber desarrollado una fuerte intuición en lo relacionado con el Machine Learning y saber, con poco esfuerzo, qué tipo de modelo encaja mejor en cada situación.

También podremos crear nuestros modelos propios y así estar en posición de resolver incidentes, hacer los problemas menos severos y darle un valor añadido a la compañía para la cual trabajemos o a nuestro propio negocio.

Pros
  • Lo completo que resulta el curso
  • La formación es exhaustiva y muy profunda
  • Las explicaciones teóricas están muy bien elaboradas
  • Se nota la experiencia que ha acumulado el profesor en sus cursos
Contras
  • Se echan en falta algunos ejercicios prácticos al finalizar el curso
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No me decido, ¿hay algún curso de inteligencia artificial gratis?

Las formaciones gratuitas a distancia son muy habituales, y el caso de la inteligencia artificial no iba  a ser menos. Podemos acceder a decenas de Masterclass sin coste, pero la mayoría de ellas no son para explicarnos código, o el funcionamiento de la IA; si no para persuadirnos de lo que podemos aprender si adquirimos un curso X o Y. Aquí os ofrecemos una con principio y fin. 

10. Curso de Inteligencia artificial con Python

Curso de Inteligencia artificial con Python
Valoraciones positivas
Más de 190
Duración
1h 3m de videoclases
Estudiantes
Más de 12.900
Temario
1 módulos con 9 clases

Esta formación de inteligencia artificial con Python está enfocada a personas que ya tengan conocimientos del lenguaje de programación y machine learning. Y es que el profesor, Javier Sossa, es desarrollador Python , sobre todo en finanzas, y entra directamente a explicarnos maneras prácticas de aplicar ciertos códigos. 

Empezaremos realizando nuestro propio programa de reconocimiento facial, con la librería Dlib. Aprenderemos a realizar predicciones, muy útiles para predecir valores en bolsa, precios de mercados, apuestas o incluso encontrar los videos que más se puedan ajustar a nuestro interés. En último lugar aprenderemos el procesamiento del lenguaje natural, o lo que es lo mismo, a programar un reconocimiento de voz, también con Python. 

Con poco más de una hora de duración, dividido en 9 clases aprenderemos lo prometido, ni más ni menos. Un curso práctico, rápido y sencillo si nos interesan estas herramientas de la inteligencia artificial y aprender algunas librerías. 

Pros
  • Profesor con mucha experiencia práctica
  • Da muchos consejos y tips prácticos
  • Incluye recursos de utilidad
  • Sin coste alguno
Contras
  • Son mas tutoriales cortos que un curso en sí
Ver precio en oferta

¿Qué debes saber antes de hacer un curso de inteligencia artificial online?

La inteligencia artificial y la ciencia de datos tuvo un crecimiento del 64% en el 2020, y es que es un sector cada día más en auge. Las posibilidades que nos ofrece este mercado están limitadas a nuestra capacidad de desarrollo: desde reconocimientos faciales y de voz para seguridad; predicción económica para inversiones; pronósticos de ventas; análisis interrelacionado de BBDD y un larguísimo etcétera. Sin duda, una de las profesiones de futuro. 

Ventajas de realizar un curso de inteligencia artificial desde casa

  • Comprensión: realizar formaciones a distancia por videoclases es una gran suerte en ciertos campos, como puede ser el de la inteligencia artificial. Aquí no vale con reproducir el código, sino que hemos de entender lo que escribimos, por qué lo hacemos y cuál es la finalidad. Teniendo nuestro espacio de calma, y puediendo parar y practicar la comprensión es más sencilla. 
  • Contacto con profesor: si llega el punto en el que no conseguimos comprender alguna de las variables, siempre tenemos una vía de conexión con el equipo docente para que resuelva nuestras dudas. 
  • Certificado: a andar se aprende andando, y a programar programando. Pero si además tenemos un certificado que nos acredite, pues mejor que mejor. 
  • Variedad: la IA tiene diversas finalidades, y a lo largo y ancho de la red podemos encontrar el curso que se adapte a nuestras necesidades. Y si no lo encuentras en nuestra selección, en Udemy tienes una barbaridad. 

¿Qué es y para qué sirve la inteligencia artificial?

Lo primero, si estás imaginando la película de A.I de Spielberg de 2001, donde tenemos a un David correteando, abandona esa imagen. La inteligencia artificial en 2021 es real, pero no inserta en niños y con dudosa aplicación moral.

Si, la inteligencia artificial trata de crear programas, o máquinas, que con combinaciones de algoritmos sean capaces de hacer lo mismo que los humanos. Es decir, que el software pertinente analice el entorno y los datos y con la información obtenida sea capaz de resolver los datos

¿Cuáles son las categorías de la inteligencia artificial?

Cómo hemos dicho, estamos lejos de robots inteligentes nivel Hollywood, pero si hay diferentes tipos de IA. En concreto se han desarrollado 7 niveles, o categorías en las que encuadrar a los servicios que cubren cada una de ellas:

  1. Limited Memory: aunque no sepamos programarlas todos conocemos alguna. ¿Te suena Siri o Alexa? Pues eso. Las de memoria limitada son  IA que predicen  basándose en pequeños fragmentos del pasado. 
  2. Artificial Narrow Intelligence (ANI): o inteligencia estrecha es la permite a la máquina realizar tareas concretas y eficientes de forma inmediata. Se utiliza en los sistemas inteligentes de GPS, procesamiento del lenguaje o en las grandes BBDD
  3. Artificial General Intelligence (AGI): También es conocido como inteligencia artificial general. Es la capacidad de las máquinas para tener una respuesta similar a la humana.
  4. Purely Reactive: solo reacciona a lo que ve, ni tiene memoria ni se acuerda  del pasado. 
  5. Artificial Superintelligence (ASI) o Superinteligencia: la IA capaz de tomar decisiones que miren al futuro con una alta calidad más allá de la inteligencia humana. Esta en vías de desarrollo, y aún le queda mucho camino por andar. 
  6. Self Aware: el estado más complejo en que la IA puede llegar a ser consciente de su propio estado. Si bien no lo podemos denominar empatía, también puede predecir los sentimientos ajenos mediante abstracciones e interferencias. Como la ASI, en sus primeros pasos. 
  7. Theory of Mind: si los anteriores estan dando sus primeros pasos, a esta categoría no llegamos aún, ya que se trata de las IA con relaciones sociales y pensamientos propios. 

¿Cuáles son las aplicaciones de la inteligencia artificial?

Aun tenemos debate de por qué nos hemos decidido a plantear esta pregunta. Y es que las respuestas son prácticamente infinitas. E insistimos en no pensar en el Dave de Spielberg. Como de esto se podrían escribir cientos o miles de páginas, vamos a destacar cinco de las aplicaciones a grandes rasgos: 

que es la inteligencia artificial y para que sirve
  1. Procesamiento de imágenes: para la industria de seguridad y  prevención con reconocimiento facial mediante cámaras
  2. Procesamiento de lenguaje natural (chatbots): has entrado en alguna web y de la misma te sale una ventana emergente que te pregunta que necesitas, tu le escribes y te contesta (poco) hasta que se pierde. Pues eso es un chatbot. Les falta pasar a 1º de la ESO, pero van evolucionando.
  3. Sistematización empresarial: muchos sectores como el comercio o los servicios financieros ya están sistematizados con predicciones o programas como SAP. Aun se puede dar un paso más en otros como la agricultura o la pesca. 
  4. Salud y Biotecnología: uno de los más importantes, y es que la IA ayuda en procesos de diagnóstico. ¿Cómo? Cuando nos extraen sangre para analizar, por ejemplo, marcadores tumorales, cada una de esas gotas tiene una cantidad ingente de información nuestra, y hay que buscar los patrones concretos, solo la IA es capaz. 
  5. Educación: basándonos en patrones , estadísticas y  métodos de detección de cada alumno podemos optimizar el proceso de aprendizaje. Nunca podremos obligar a estudiar, formarse o no hacerlo, pero sí adecuar la oferta a sus gustos, necesidades y visión de futuro.