Curso de Inteligencia Artificial Ai Lab School

Exclusivamente para Mexicanos por la razón del tipo de visa de trabajo que manejamos para nuestro programa de colocación.

En 9 meses cambia tu vida y transfórmate en un programador de inteligencia artificial. Te damos las bases prácticas y colocamos en empresas de tecnología en Silicon Valley como Meta, Google y Amazon.

Ai Lab School es un curso de inteligencia artificial con una duración de 9 meses de educación práctica en desarrollo en programación basada en Inteligencia Artificial.

Durante el curso se trabajan los frameworks de Keras y YOLO.

CONOCE EL PROGRAM  DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
EN ETAPAS

Trabaja en la industria de la inteligencia artificial en menos de 9 meses
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    Etapa 1)

    Capacitación en Inteligencia artificial

    4 meses de entrenamiento en IA, aprende:

    • Programar en Python
    • Ciencia de datos
    • Machine learning

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    Etapa 2)

    Fortalecimiento de Portafolio

    Gana experiencia trabajando proyectos de IA con empresas multinacionales:

    • Trabaja proyectos con las empresas más innovadoras
    • Fortalece tu portafolio
    • Carta de recomendación

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    Etapa 3)

    Reclutamiento y posicionamiento

    Posicionate como en experto en la industria de la IA:

    • Fortalece tu currículum
    • Vacantes de empleo
    • Coach de carrera profesional
    • Coneccion con trabajo en silicon valley

Un circuito completo en donde:
AprendeS, prActicas y trabajas

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuáles son los requisitos?

  1. Ser Mexicano, por el tipo de visa que manejamos para nuestro programa de colocación.
  2. Tener conocimiento de la semántica de Python
  3. Tener experiencia básica o intermedia en Python
    Principios de álgebra lineal

¿No tienes visa?

Al finalizar el programa educativo de 3 meses, entras a la segunda fase a nuestro programa de colocación, en donde te ayudamos a crear un currículum sólido y conectamos con empresas para tener tus primeras entrevistas.

Una  vez aceptes la oferta de trabajo, te ayudamos a tramitar una visa de trabajo especial para Mexicanos.

Complementariamente, ofrecemos hospedaje para facilitar tu transición de México a Silicon Valley.

¿Quieres quedarte en casa?

También contamos con la opción de trabajo en México

¿Cuál es la dinámica del curso?

Curso en en-linea y en vivo con instructor, los Sábados de 12:00PM a 3:00PM.

Se trabajan en periodos semanales, se desarrollan proyectos basados en Ai. En cada clase se evalúan los resultados de los proyectos y muestran nuevas metodologías de uso. Al finalizar el curso se presenta un examen final cual califica aptitudes y nivel de programación. Esta información es vital para la creación de Curriculum.

Nuestro equipo de instructores está conformado por programadores que actualmente trabajan para empresas de tecnología como: Facebook, Google y Amazon.

¿Fecha de curso?

Fecha de Inicio: Enero 2023

16 semanas
1 clase por semana (3 horas)
Sabados de 12:PM a 2:PM
Horas totales: 36 Horas
Ubicación: Online (por medio de zoom)
Cupo limitado.

¿Cuánto es de inversión en el programa?

Inversion del Programa:

Más que un curso Ai Lab School es una inversión en tu crecimiento.

Inversion del programa son 33,000 MXN. Pregunta por nuestro plan de beca y financiamiento. Hay becas de hasta el 50% más opciones de pago una vez te posicionamos en un trabajo.

Inscripción son 12,000 MXN de inscripción. Haz tu reservación con 2,000 MXN.

* Contamos con 2 formas de pago:

1) Paga con trabajo desarrollando tu portafolio de Inteligencia Artificial

2) Paga a plazos

Para mayor información acerca de nuestro plan de pago agenda una video llamada con un consejero: https://calendly.com/ailabschool-admision/30min

¿Cómo Funciona el Programa de Beca?

Se hace una entrevista previa en donde se evalúa el estatus economico y se determina el porcentaje de beca.

El monto del programa se puede pagar con las diferentes opciones que ofrecemos:

  • Paga con trabajo dentro de Ai Lab School
  • Paga a plazos

TEMARIO

Curso Online (3 Modulos: 5 meses)

Módulo de Machine Learning

1. Inteligencia artificial para principiantes: Aplicaciones y Alcances

  1. Inteligencia artificial
  2. Machine learning
  3. Deep learning

2. Introducción a la clasificación lineal

  1. Diseño de un clasificador binario simple

3. Introducción a las redes neuronales artificiales

  1. Neuronas artificiales: Breve historia y teoría básica
  2. Perceptrón: Fundamentos matemáticos e implementación
  3. Neuronas lineares adaptativas: Fundamentos matemáticos e implementación

4. Redes neuronales densamente conectadas

  1. Teoría matemática subyacente
  2. Implementación de una red neuronal densamente conectada para clasificar imágenes de dígitos escritos a manos pertenecientes a la base de datos MNIST (“Hola mundo”)

5. Redes neuronales convolucionales 

  1. Teoría básica
  2. Implementación de una red neuronal convolucional en un problema de reconocimiento biométrico
  3. Transferencia de aprendizaje
  4. Aumentación de datos
  5.  Despliegue de un modelo de red neuronal convolucional en una web app
  6. Creación del web service usando Flask
  7.  Configuración de la web app
  8.  Arquitecturas de tipo encoder-decoder
    1.  Teoría básica
    2.  Arquitectura UNet
    3.  Implementación de la arquitectura UNet en un problema de segmentación semántica.

6. Redes neuronales recurrentes y su uso en el procesamiento de datos secuenciales

  1. Teoría básica
  2. Implementación de redes neuronales recurrentes para abordar problemas de análisis de sentimientos y predicción de temperatura

7. Redes generativas antagónicas

  1. Teoría básica
  2. Implementación de una red generativa antagónica para generar datos sintéticos

Módulo de Ciencia de Datos

1. Introducción a pandas y numpy

2. Series de tiempo, data factory de Azure

3. ML con Python

4. Uso de sagemaker para modelación e implementación

Módulo de Python

Unidad 1 Duración Python y sus características

  • programación y la sintaxis de Python,
  • Instalación de idle de Python local y pycharm.
  •  Entradas y salida de Python (print, input)
  • Condicionales if, else, elif
  • Creación de proyecto basado en la toma de decisiones.

Unidad 2 Procesamiento de datos

  • Listas y vectores
  • Ciclos for y while y su aplicación en operaciones matemáticas
  •  Funciones con y sin argumentos
  • Creación de un sistema de operaciones estadísticas

Unidad 3 Interfaces gráficas

  • Diseño de interfaces gráficas con tkinter
  • Algoritmos matemáticos aplicados con interfaces gráficas
  •  Desarrollo de módulos y librerías

Unidad 4 Desarrollo de proyectos

  • Algoritmo de predicción con algoritmo estadístico bayesiano ingenuo

Contamos con más de 50,000 vacantes activas en empresas de Estados Unidos y México

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Conoce a nuestro equipo

Hugo Alejandro Cen

Director Ejecutivo de Ai Lab School

Business Development

Ivan Lozano

Ingeniero en programación en Inteligencia Artificial.

Robotics Engineer at Vicarious AI

Raul Aguilar

Desarrollo de aplicaciones basadas en machine/deep learning

Machine Learning Consultant at Biometría

Sarai Morales Beltran

Consejera Educativa de Ai Lab School – Desarrollo de carrera educativa y asesoramiento durante el proceso

Consejera Educativa de Ai Lab School

Cesar Araiza

Consejero Educativo de Ai Lab School – Desarrollo de carrera educativa y asesoramiento durante el proceso

Consejero Educativo de Ai Lab School

Kasandra

Community Builder de Ai Lab School – Desarrollo de comunidad mediante eventos y contenido de alto valor.

Machine Learning Consultant at Biometría

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