Elevate Your Skills with the AI Engineer Certification Course

Take your AI skills to the next level with the AI Engineer Associate Certification Course: a hands-on intermediate program designed to help you develop real-world expertise in machine learning, deep learning, and AI agent development. Whether you’re an aspiring AI engineer, a data science professional, or a developer looking to enhance your skills, this course provides a solid foundation in advanced AI techniques and in-demand tools like TensorFlow and PyTorch.

We start with Feature Engineering and Model Evaluation, where you’ll learn to prepare data for machine learning, extract meaningful features, and assess the model’s performance using metrics like accuracy, recall, F1 score, and ROC-AUC. These essential skills are crucial for building accurate, reliable, and production-ready models.

Next, we delve into Advanced Machine Learning Algorithms, exploring real implementations of decision trees, random forests, gradient boosting, XGBoost, and ensemble learning. You’ll understand when and how to apply each algorithm based on the type of data and the problem at hand. We also explore Neural Networks and Deep Learning fundamentals, providing a clear understanding of perceptrons, activation functions, backpropagation, and network architectures—laying the groundwork for you to build your own deep learning models from scratch. By the end of the course, you will have the skills needed to build and deploy advanced ML models and prepare for more specialized AI roles or certifications. Join thousands of students and earn your Associate Engineer in AI certification—the next step to becoming a full-stack AI engineer!

What you will learn:

• Realizar ingeniería avanzada de características para modelos de aprendizaje automático
• Evaluar el rendimiento del modelo utilizando precisión, recall, F1 y AUC
• Aplicar algoritmos como árboles de decisión, bosques aleatorios y gradient boosting
• Comprender conceptos de deep learning como activación y retropropagación
• Construir redes neuronales desde cero utilizando Python
• Entrenar y desplegar modelos usando TensorFlow y Keras
• Usar PyTorch para construir, optimizar y evaluar modelos de deep learning
• Comprender los fundamentos de los agentes de IA y sus aplicaciones en el mundo real

Course Content:

• Sections: 6
• Lectures: 36
• Duration: 30 hours

Requirements:

• Conocimientos básicos de programación en Python, incluyendo funciones, bucles y estructuras de datos
• Haber cursado una introducción a la ciencia de datos o completado un curso de IA para principiantes
• Familiaridad con conceptos básicos de matemáticas como álgebra, funciones y vectores
• Tener alguna comprensión de probabilidad y estadística es útil, pero no obligatorio
• Una computadora (Windows, macOS o Linux) con acceso estable a internet
• Capacidad para instalar y trabajar con herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow y PyTorch (se proporcionan instrucciones de instalación)
• Curiosidad y motivación para explorar conceptos de IA de nivel intermedio a avanzado
• Disposición para participar en codificación práctica y aprendizaje basado en proyectos

Who is it for?

• Ingenieros de IA aspirantes que están listos para ir más allá de los conceptos básicos
• Desarrolladores de software que desean hacer la transición hacia la IA o mejorar sus habilidades en aprendizaje automático
• Analistas de datos o científicos de datos junior que buscan especializarse en soluciones impulsadas por IA
• Estudiantes de informática o campos relacionados que quieren experiencia práctica con marcos de aprendizaje automático del mundo real
• Profesionales tecnológicos que desean construir un portafolio de proyectos de IA de nivel intermedio
• Gerentes de producto y líderes técnicos que necesitan una comprensión más profunda de cómo se entrenan, evalúan y despliegan los modelos de IA

What are you waiting for to get started?

Enroll today and take your skills to the next level. Coupons are limited and may expire at any time!

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