Curso online Deep Learning y Redes Neuronales con Python y Tensorflow

¿Te has estancado en el Machine Learning clásico y sientes que los algoritmos tradicionales ya no son suficientes para los datos actuales? La realidad del mercado en 2026 es implacable: las empresas ya no buscan analistas que solo sepan hacer regresiones lineales; buscan expertos capaces de construir arquitecturas neuronales que «vean», «escuchen» y predigan comportamientos complejos. Si no dominas las Redes Neuronales Profundas, estás perdiendo acceso a los proyectos mejor remunerados del sector tecnológico. Este Curso online de Deep Learning: Redes Neuronales con Tensorflow y Python está diseñado para cerrar esa brecha de competencia técnica de forma definitiva.

Este no es un curso teórico sobre el futuro de la IA. Es una formación técnica e intensiva donde utilizarás el estándar de la industria, Tensorflow y Keras, para resolver problemas que la programación convencional no puede tocar.

¿Por qué formarte con un Experto en IA Aplicada?

En un mar de cursos generados automáticamente, la autoridad del instructor es tu mayor garantía de calidad. Este programa ha sido diseñado por Iván Pinar Domínguez, una referencia en la intersección entre ingeniería y gestión de datos.

• Perfil Técnico-Estratégico: Iván Pinar es Ingeniero de Telecomunicación y Máster en Project Management. Esta combinación es vital: no solo te enseña a escribir código en Python, sino a entender cómo ese código encaja en un proyecto tecnológico real bajo metodologías ágiles (Scrum).
• Experiencia Real: Su especialización en Big Data y automatización asegura que lo que aprendes no son ejercicios de juguete, sino técnicas aplicables a volúmenes de datos reales. Aprenderás de alguien que vive el día a día dirigiendo proyectos complejos, transmitiéndote no solo la sintaxis, sino las «buenas prácticas» que distinguen a un junior de un senior.

Profundizando en el Temario: Más allá del Código

El programa de 40 horas está estructurado para llevarte, desde la instalación del entorno, hasta el despliegue de modelos complejos. A diferencia de otros cursos, aquí nos enfocamos en los tres pilares del Deep Learning moderno:

1. Redes Neuronales Artificiales (ANN): El Cerebro Digital

No basta con importar una librería. En los primeros módulos, diseccionarás el funcionamiento matemático y lógico de una neurona artificial. Entenderás el Backpropagation y el Descenso del Gradiente, conceptos críticos para saber por qué tu modelo aprende (o por qué falla). Aprenderás a ajustar hiperparámetros para evitar el overfitting, el enemigo número uno del Científico de Datos.

2. Visión Artificial con Redes Convolucionales (CNN)

Este es uno de los campos con mayor demanda laboral en 2026. Aprenderás a crear arquitecturas capaces de clasificar imágenes (tanto en blanco y negro como RGB). Entenderás el uso de Kernels y capas de Pooling, tecnologías que están detrás del reconocimiento facial, el diagnóstico médico por imagen y los coches autónomos.

3. Predicción Temporal con Redes Recurrentes (RNN) y LSTM

¿Cómo predecir el valor de una acción en bolsa o el consumo eléctrico de una ciudad? Aquí es donde entran las RNN. Dominarás las neuronas LSTM (Long Short-Term Memory), esenciales para trabajar con secuencias de datos donde el «contexto» y la «memoria» importan tanto como el dato actual.

Nota: Este programa se centra exclusivamente en redes neuronales profundas. Si buscas una visión más generalista que abarque estadística y machine learning clásico, quizás prefieras consultar nuestro itinerario completo en el Curso online de Data Science con Python: De Cero a Experto.

Metodología Práctica y Herramientas (Stack Tecnológico)

El curso se basa en la filosofía Learning by Doing. No verás diapositivas interminables; verás código ejecutándose.

• Entorno: Python, el lenguaje rey de la IA.
• Frameworks: Tensorflow (Google) y Keras, las librerías más usadas en producción a nivel mundial.
• Recursos: 343 minutos de video de alta densidad, 10 prácticas paso a paso y 9 unidades de aprendizaje teóricas para consulta rápida.
• Certificación: Al finalizar satisfactoriamente, recibirás el Certificado Acreditativo emitido por Cursa Online, validando tus nuevas competencias.

Nota: ¿No tienes experiencia previa programando? No te preocupes. Antes de adentrarte en redes neuronales, te recomendamos asentar las bases con nuestro Curso online de Introducción a la Programación en Python, diseñado para que pierdas el miedo al código en pocas semanas.

¿A quién se dirige este curso y Salidas Laborales?

Este programa es un acelerador de carrera. Está diseñado específicamente para Científicos de Datos, Analistas y Desarrolladores que necesitan «subir de nivel» hacia la IA avanzada.

Al finalizar y obtener tu Certificado Acreditativo de Cursa Online (con el respaldo del Sello de Calidad ANCYPEL-AENOR), estarás capacitado para optar a roles como:

• AI Engineer (Ingeniero de IA): Implementando soluciones de automatización inteligente.
• Computer Vision Specialist: Desarrollando sistemas de reconocimiento de imágenes.
• Data Scientist Senior: Integrando Deep Learning en pipelines de análisis predictivo.
• NLP Junior Engineer: Las bases de RNN son el fundamento para el Procesamiento de Lenguaje Natural.
• Consultor de I+D: Ayudando a empresas a transicionar de la analítica descriptiva a la predictiva avanzada.

Nota: El dominio de Tensorflow es solo el principio. Los perfiles más cotizados en 2026 combinan esta habilidad con la Ingeniería de Prompts y la orquestación de modelos. Una vez finalices este curso, estarás preparado para dar el salto a nuestro Curso online de Langchain y LLMs con Python y aprender a construir tus propios agentes de IA generativa.

≡ Temario completo del Curso online Deep Learning y Redes Neuronales con Python y Tensorflow

TEMA 1: Introducción a Deep Learning

1. ¿Qué es Machine Learning y Deep Learning?
2. Instalación de entorno Python y librerías Deep Learning
3. Aprendizaje supervisado
   • Proceso aprendizaje supervisado
4. ¿Qué es el overfitting / underfitting en el aprendizaje supervisado?
5. Evaluación de rendimiento de modelos – Métricas de Clasificación
   • Matriz de confusión el modelos de clasificación
6. Evaluación de rendimiento de modelos – Métricas de Regresión
7. Aprendizaje no supervisado

TEMA 2: Redes neuronales artificiales (ANN) – Conceptos Fundamentales

1. ¿Qué es una neurona y el modelo perceptrón?
2. ¿Qué son las redes neuronales?
3. Funciones de activación
4. Funciones de activación en modelos multiclase
5. Funciones de Coste y de Gradiente Descendente
6. Propagación hacia atrás (backpropagation)
7. Claves para crear redes neuronales efectivas
8. ¿Qué nos proporciona Tensorflow y Keras?

TEMA 3: Redes neuronales artificiales (ANN) – Regresión con Keras y Tensorflow

1. Regresión con Keras – Presentación caso práctico
2. Regresión con Keras – Importación de librerías y fuentes
3. Regresión con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (I)
4. Regresión con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (II)
5. Regresión con Keras – División Train / Test
6. Regresión con Keras – Escalado
7. Regresión con Keras – Creación de modelo
8. Regresión con Keras – Entrenamiento del modelo
9. Regresión con Keras – Evaluación y Predicción

TEMA 4: Redes neuronales artificiales (ANN) – Clasificación binaria con Keras y Tensorflow

1. Clasificación binaria con Keras – Presentación caso práctico
2. Clasificación binaria con Keras – Importación de librerías y fuentes
3. Clasificación binaria con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado
4. Clasificación binaria con Keras – División Train / Test
5. Clasificación binaria con Keras – Escalado
6. Clasificación binaria con Keras – Creación de modelo
7. Clasificación binaria con Keras – Entrenamiento del modelo
8. Clasificación binaria con Keras – Evaluación y Predicción

TEMA 5: Redes neuronales artificiales (ANN) – Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow

1. Clasificación multiclase con Keras – Presentación caso práctico
2. Clasificación multiclase con Keras – Importación de librerías y fuentes
3. Clasificación multiclase con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (I)
4. Clasificación multiclase con Keras – Análisis de datos (EDA) + Preprocesado (II)
5. Clasificación multiclase con Keras – División Train / Test
6. Clasificación multiclase con Keras – Escalado
7. Clasificación multiclase con Keras – Creación de modelo
8. Clasificación multiclase con Keras – Entrenamiento del modelo
9. Clasificación multiclase con Keras – Evaluación y Predicción
10. Clasificación multiclase con Keras – Monitorización con Tensorboard

TEMA 6: Redes neuronales convolucionales (CNN) – Clasificaciones imágenes blanco y negro

1. Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
2. ¿Qué son los filtros de imagen y los kernels?
3. Capas convolucionales en una CNN
4. Capas pooling en una CNN
5. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Presentación caso práctico
6. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Importación de librerías y fuentes
7. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Preprocesado
8. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Creación del modelo
9. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Entrenamiento del modelo
10. Clasificación imágenes Blanco y Negro – Evaluación y Predicción

TEMA 7: Redes neuronales convolucionales (CNN) – Clasificaciones imágenes en color

1. Clasificación imágenes RGB – Presentación caso práctico
2. Clasificación imágenes RGB – Importación de librerías y fuentes
3. Clasificación imágenes RGB – Preprocesado
4. Clasificación imágenes RGB – Creación del modelo
5. Clasificación imágenes RGB – Entrenamiento del modelo
6. Clasificación imágenes RGB – Evaluación y Predicción

TEMA 8: Redes neuronales recurrentes (RNN)

1. Introducción a las redes neuronales recurrentes (RNN)
2. Neuronas LSTM
3. Creación de batches en RNN
4. Forecast RNN – Presentación caso práctico
5. Forecast RNN – Importación de librerías y fuentes
6. Forecast RNN – Preprocesado
7. Forecast RNN – División Train / Test
8. Forecast RNN – Escalado
9. Forecast RNN – Creación Generador Serie Temporal
10. Forecast RNN – Creación del modelo
11. Forecast RNN – Entrenamiento del modelo
12. Forecast RNN – Evaluación y Predicción

TEMA 9: Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado

1. Introducción a las redes neuronales en aprendizaje no supervisado
2. ¿Qué son los autoencoders en una red neuronal?
3. NN No Supervisado – Presentación caso práctico
4. NN No Supervisado – Importación de librerías y fuentes
5. NN No Supervisado – Preprocesado
6. NN No Supervisado – Escalado
7. NN No Supervisado – Estimación número de clústeres
8. NN No Supervisado – Creación del modelo
9. NN No Supervisado – Entrenamiento del modelo
10. NN No Supervisado – Evaluación y Predicción de clústeres