Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación técnica avanzada orientada a profesionales que necesitan diseñar, desarrollar, integrar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial en entornos reales de producción.
AI+ Engineer Practitioner™, anteriormente conocida como AI+ Engineer™, profundiza en arquitectura de IA, redes neuronales, Large Language Models, IA generativa, Natural Language Processing, Transfer Learning, interfaces para soluciones inteligentes y pipelines de despliegue.
- Duración FHF: 60 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 40 horas.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Engineer Practitioner™ de AI CERTs®.
- Código oficial AI CERTs®: AT-330.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y resolución de casos prácticos.
- Simulador de preguntas para la certificación.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Seguimiento personalizado y material digital.
- Incluye preparación para el examen oficial AI CERTs®.
- Posibilidad de becas y facilidades de pago según convocatoria.
- Garantía de devolución durante 7 días según condiciones de matrícula.
- Bolsa de Trabajo y orientación profesional.
Actualmente, las certificaciones AI CERTs® tienen gran relevancia para profesionales y empresas que necesitan incorporar la Inteligencia Artificial de forma segura, productiva y certificable.
Esta formación se orienta a perfiles técnicos que necesitan diseñar, construir, comunicar y desplegar soluciones de IA en producción, combinando fundamentos de arquitectura, redes neuronales, modelos generativos, NLP, Transfer Learning, interfaces y procesos de despliegue.
Contenidos
AI+ Engineer Practitioner™
Módulo 1. Foundations of Artificial Intelligence
- Introducción a la IA y sus principales técnicas.
- Conceptos clave, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Consideraciones éticas en el desarrollo y uso de IA.
Módulo 2. Introduction to AI Architecture
- Visión general de la arquitectura de IA.
- Ciclo de vida de desarrollo de sistemas de IA.
- Preparación de un entorno básico de IA.
Módulo 3. Fundamentals of Neural Networks
- Fundamentos de redes neuronales.
- Funciones de activación y optimización.
- Backpropagation y construcción de una red neuronal simple.
Módulo 4. Applications of Neural Networks
- Redes neuronales aplicadas al procesamiento de imágenes.
- Redes neuronales para datos secuenciales.
- Implementación práctica de modelos neuronales.
Módulo 5. Significance of Large Language Models (LLM)
- Exploración de modelos de lenguaje de gran tamaño.
- Modelos LLM populares y casos de uso.
- Fine-tuning práctico de modelos para clasificación de texto.
Módulo 6. Application of Generative AI
- Introducción a GANs y VAEs.
- Generación de datos realistas mediante modelos generativos.
- Implementación de modelos generativos para síntesis de imágenes.
Módulo 7. Natural Language Processing
- NLP aplicado a escenarios reales.
- Mecanismos de atención y Transformers.
- Uso práctico de BERT y pipelines NLP con modelos preentrenados.
Módulo 8. Transfer Learning with Hugging Face
- Fundamentos de Transfer Learning.
- Estrategias de transferencia y adaptación de modelos.
- Implementación con modelos de Hugging Face para distintas tareas.
Módulo 9. Crafting Sophisticated GUIs for AI Solutions
- Diseño de aplicaciones de IA con interfaz gráfica.
- Frameworks web y de escritorio para soluciones de IA.
- Integración de modelos con interfaces usables.
Módulo 10. AI Communication and Deployment Pipeline
- Comunicación de resultados de IA a stakeholders no técnicos.
- Construcción de pipelines de despliegue para modelos de IA.
- Desarrollo de prototipos según requisitos de cliente y despliegue práctico.
Módulo opcional. AI Agents for Engineering
- Comprensión de agentes de IA aplicados a ingeniería.
- Casos de estudio y patrones de uso.
- Prácticas guiadas con agentes de IA.
Herramientas y tecnologías
Durante la formación se trabajan herramientas y tecnologías orientadas al desarrollo, entrenamiento, adaptación, integración y despliegue de soluciones de Inteligencia Artificial.
- TensorFlow: desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- Hugging Face Transformers: trabajo con modelos preentrenados, NLP, LLMs y Transfer Learning.
- Jenkins: automatización de procesos de integración y despliegue.
- TensorFlow Hub: reutilización de modelos y componentes de Machine Learning.
- Python: desarrollo y experimentación con soluciones de IA.
- Librerías de IA y Machine Learning.
- Entornos de prototipado.
- Herramientas y pipelines para despliegue de soluciones de IA.
Ética, explicabilidad y despliegue responsable
El desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial para producción requiere considerar aspectos relacionados con ética, seguridad, transparencia, explicabilidad, documentación y control del comportamiento de los modelos.
- Consideraciones éticas en el desarrollo de IA.
- Explicabilidad de modelos.
- Transparencia y documentación.
- Validación de modelos.
- Seguridad en el despliegue.
- Supervisión y monitorización.
- Comunicación responsable de resultados.
- Buenas prácticas para operación de sistemas de IA en producción.
El programa no se presenta como una formación específica de EU AI Act porque la documentación aportada no incluye AI+ Engineer Practitioner™ entre las certificaciones con cobertura explícita, aunque sí mantiene un enfoque de ética, seguridad, transparencia y despliegue responsable.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Engineer Practitioner™ está orientado a perfiles técnicos y se recomienda contar con una base previa de programación, matemáticas e Inteligencia Artificial para aprovechar correctamente los contenidos y prácticas.
- Experiencia práctica con Python.
- Conocimientos básicos de matemáticas, especialmente álgebra y estadística.
- Familiaridad con conceptos de informática como variables, funciones, bucles y estructuras de datos.
- Conocimientos fundamentales de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- AI CERTs® recomienda haber completado AI+ Data Practitioner™ o AI+ Developer Practitioner™ para disponer de una base previa adecuada.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a desarrolladores, ingenieros, perfiles de sistemas, arquitectos de infraestructura, profesionales de datos y técnicos que quieran especializarse en ingeniería de IA y despliegue de soluciones reales.
- Desarrolladores de software.
- Ingenieros.
- Profesionales TIC.
- Arquitectos de infraestructura.
- Systems Engineers.
- Profesionales de datos.
- Especialistas en Machine Learning.
- Profesionales de NLP y LLMs.
- Técnicos de automatización.
- Profesionales de transformación digital.
Salidas profesionales
- AI Engineer / Ingeniero de Inteligencia Artificial.
- AI Developer o desarrollador de soluciones de IA.
- Technology Engineer.
- Infrastructure Architect orientado a IA.
- Systems Engineer con especialización en IA.
- Consultor técnico de IA y automatización.
- Perfil técnico especializado en modelos, datos, NLP, LLMs y despliegue de IA.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Engineer Practitioner™ de AI CERTs®, anteriormente conocida como AI+ Engineer™.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Engineer Practitioner™.
- Código oficial: AT-330.
- Denominación anterior: AI+ Engineer™.
- Duración oficial: 40 horas.
- Duración FHF: 60 horas (telepresencial + online).
- Formato: 50 preguntas tipo test (MCQ).
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
- Modalidad: examen online supervisado.
Además, quienes superen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado como entidad formadora.
Blueprint del examen
- Foundations of Artificial Intelligence: 5%.
- Introduction to AI Architecture: 10%.
- Fundamentals of Neural Networks: 15%.
- Applications of Neural Networks: 7%.
- Significance of Large Language Models (LLM): 8%.
- Application of Generative AI: 8%.
- Natural Language Processing: 15%.
- Transfer Learning with Hugging Face: 15%.
- Crafting Sophisticated GUIs for AI Solutions: 10%.
- AI Communication and Deployment Pipeline: 7%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Engineer Practitioner™ — Online / Virtual.
60 h | 1.299 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Qué es la certificación AI+ Engineer Practitioner™?
Es una certificación de AI CERTs® orientada a profesionales técnicos que quieren diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial, trabajando con arquitectura de IA, redes neuronales, LLMs, IA generativa, NLP, Transfer Learning e interfaces para soluciones de IA.
¿El curso sustituye al antiguo AI+ Engineer™?
Sí. La denominación actual utilizada en la documentación aportada es AI+ Engineer Practitioner™, anteriormente conocida como AI+ Engineer™.
¿A quién va dirigido este curso?
Está dirigido a desarrolladores, ingenieros, perfiles de sistemas, arquitectos de infraestructura, profesionales de datos y técnicos que quieran especializarse en ingeniería de IA y despliegue de soluciones reales.
¿Necesito saber programar antes de matricularme?
Sí es recomendable. Para aprovechar el curso se aconseja tener experiencia práctica con Python y conocimientos básicos de programación, álgebra, estadística y fundamentos de informática.
¿Qué diferencia hay entre AI+ Developer Practitioner™ y AI+ Engineer Practitioner™?
AI+ Developer Practitioner™ se centra más en el desarrollo de aplicaciones y soluciones con IA, mientras que AI+ Engineer Practitioner™ profundiza en arquitectura, redes neuronales, LLMs, NLP, Transfer Learning, pipelines de despliegue y comunicación técnica de soluciones de IA.
¿Qué herramientas se trabajan durante la formación?
El programa incorpora herramientas y tecnologías como TensorFlow, Hugging Face Transformers, Jenkins y TensorFlow Hub, además de prácticas con Python y flujos de desarrollo y despliegue de soluciones de IA.
¿Incluye preparación para el examen oficial?
Sí. La formación incluye preparación para el examen oficial de AI CERTs®, repaso de objetivos, simulador de preguntas y orientación para planificar el estudio.
¿Cómo es el examen de certificación?
El examen consta de 50 preguntas tipo test, tiene una duración de 90 minutos y se supera con una puntuación mínima del 70%, equivalente a 35 respuestas correctas sobre 50.
¿La certificación incluye badge digital?
Sí. AI CERTs® permite obtener una credencial digital o badge al superar el examen, que puede compartirse en entornos profesionales como LinkedIn.
¿Qué salidas profesionales puede mejorar este curso?
Puede reforzar perfiles como AI Engineer, AI Developer, Technology Engineer, Infrastructure Architect, Systems Engineer, consultor técnico de IA o profesional especializado en despliegue de modelos y soluciones de IA.
¿El curso incluye prácticas?
Sí. La propuesta de FHF incluye ejercicios, laboratorios, resolución de casos prácticos, tutorías y preparación específica para la certificación.
¿El curso cubre EU AI Act?
No se posiciona como curso específico de EU AI Act. El programa trabaja ética, consideraciones responsables y despliegue seguro de IA, pero la documentación aportada no incluye esta certificación entre las que tienen mención explícita al EU AI Act.
