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Curso de especialización en IA

Curso de especialización en IA para profesionales del sector TIC

Tras iniciarme en el desarrollo, varios campos despertaron mi interés, especialmente la inteligencia artificial. Este interés se intensificó con la llegada de los grandes modelos de lenguaje al público general, momento en el que decidí que debía adquirir las competencias necesarias no solo para aprovechar estas tecnologías como usuario, sino para desarrollar un conocimiento profundo que me permitiera ir más allá y comprender el contexto de manera integral.

Después de evaluar diferentes opciones, elegí valGrai (Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence), una fundación sin ánimo de lucro constituida por la Generalitat Valenciana, las cinco universidades públicas valencianas (UV, UPV, UA, UJI y UMH) y empresas del sector, que coordina la formación e investigación en inteligencia artificial. El respaldo de profesores de las principales universidades valencianas fue determinante en mi decisión.

Este programa me proporcionó una formación completa en inteligencia artificial y aprendizaje automático, estructurada desde los fundamentos teóricos hasta la implementación de soluciones profesionales. Comencé dominando los principios básicos de la IA y el aprendizaje automático, incluyendo técnicas como regresión lineal, SVM y árboles de decisión, así como el manejo de las principales bibliotecas de Python para ML. Progresé hacia arquitecturas más sofisticadas, desde redes neuronales básicas hasta modelos avanzados como CNN para procesamiento de imágenes y RNN para análisis de secuencias temporales.

El programa también abordó las últimas innovaciones, incluyendo transformadores, modelos de lenguaje grandes y redes generativas, permitiéndome comprender tanto la IA discriminativa como la generativa. Exploré aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y generación multimodal de contenido, incluyendo la creación de imágenes y vídeos mediante modelos de difusión.

Finalmente, desarrollé habilidades esenciales en MLOps para gestionar el ciclo de vida completo de proyectos de ML, técnicas de despliegue de modelos como servicios usando Docker, integración con Big Data a través de Apache Spark, e implementación de soluciones escalables en la nube con Microsoft Azure ML. La formación culminó con un proyecto final que integró todos estos conocimientos, consolidando una experiencia educativa que me ha proporcionado las herramientas necesarias para abordar desafíos reales en el campo de la inteligencia artificial.