Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación técnica especializada en la aplicación de Inteligencia Artificial a redes, automatización, ciberseguridad, monitorización, cloud, IoT y operaciones de infraestructura.
AI+ Network Practitioner™, anteriormente denominada AI+ Network™, proporciona una visión práctica de cómo integrar Inteligencia Artificial y Machine Learning en entornos de networking para optimizar tráfico, detectar anomalías, automatizar configuraciones, reforzar la seguridad y mejorar la operación de infraestructuras modernas.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Duración oficial AI CERTs®: 5 días instructor-led o 40 horas self-paced.
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Network Practitioner™ de AI CERTs®.
- Código oficial AI CERTs®: AT-510.
- Denominación anterior: AI+ Network™.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y casos prácticos de redes, automatización, seguridad y monitorización.
- 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 IA aplicada a redes, automatización, ciberseguridad, cloud, IoT y operaciones de infraestructura.
Contenidos
AI+ Network Practitioner™
Módulo 1. Networking Foundations
- Tipos de redes, topologías y componentes principales.
- Protocolos y direccionamiento IP.
- VLAN y segmentación de red.
- Estándares inalámbricos.
- Conceptos esenciales de seguridad de red.
Módulo 2. Advanced Networking Technologies
- VLANs avanzadas.
- Software-Defined Networking (SDN).
- Network Functions Virtualization (NFV).
- Redes 5G.
- Internet of Things (IoT).
- Edge Computing.
- Routing avanzado.
- Data Centers.
- Cloud Networking.
Módulo 3. AI in Networking
- Aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning en networking.
- Análisis inteligente de tráfico.
- Optimización del rendimiento de red.
- Detección de anomalías mediante IA.
- Automatización inteligente de operaciones.
- Mantenimiento predictivo de infraestructura de red.
Módulo 4. Network Automation and Orchestration
- Herramientas de automatización de red.
- Scripting con Python.
- Uso de APIs para gestión programática.
- Orquestación impulsada por IA.
- Intent-Based Networking.
- Kubernetes aplicado a infraestructura.
- Arquitectura Zero Trust.
Módulo 5. AI-Enhanced Network Security
- Detección de amenazas mediante Inteligencia Artificial.
- Respuesta a incidentes.
- Diseño de redes seguras.
- Mejora de SIEM mediante IA.
- Analítica predictiva aplicada a seguridad.
- Consideraciones de seguridad en sistemas de Inteligencia Artificial.
Módulo 6. Practical Labs and Hands-On Projects
- Uso de herramientas de simulación de red.
- Automatización de configuraciones.
- Modelos de detección de amenazas.
- Implementación de mecanismos de seguridad.
- Diseño de redes mejoradas mediante Inteligencia Artificial.
Módulo 7. Emerging Trends and Future Directions
- Inteligencia Artificial aplicada a redes 5G.
- Impacto de la computación cuántica.
- Redes IoT impulsadas por IA.
- Blockchain Security.
- Nuevos modelos de automatización y operación de redes.
- Evolución profesional en AI Networking.
Herramientas y competencias
Durante la formación se trabajan herramientas y tecnologías utilizadas en automatización de infraestructura, configuración de redes, integración programática, cloud networking, simulación y virtualización.
- Ansible: automatización de infraestructura y configuración.
- Puppet: gestión automatizada de configuraciones.
- Chef: automatización y gestión de infraestructura.
- REST APIs: integración y gestión programática de servicios de red.
- NETCONF: configuración y automatización de dispositivos de red.
- Kubernetes: orquestación en entornos cloud-native.
- OpenStack: infraestructura cloud y networking.
- GNS3: simulación de redes y laboratorios técnicos.
- Cisco Packet Tracer: simulación y diseño de arquitecturas de red.
- VMware: virtualización de infraestructura.
Además, se desarrollan competencias en automatización de red con IA, monitorización, detección de anomalías, optimización de rendimiento, análisis predictivo, orquestación y seguridad de infraestructuras.
Seguridad, gobierno y uso responsable de IA
La aplicación de Inteligencia Artificial a redes e infraestructuras críticas requiere combinar automatización con controles de seguridad, trazabilidad, supervisión humana y gestión responsable de riesgos.
- Detección de anomalías y amenazas mediante IA.
- Respuesta asistida a incidentes.
- Analítica predictiva aplicada a seguridad.
- Registro y trazabilidad de decisiones automatizadas.
- Supervisión humana en automatizaciones críticas.
- Revisión de sesgos y comportamiento de modelos.
- Zero Trust.
- Gestión de riesgos de infraestructura.
- Control de modelos y herramientas de IA aplicadas a red.
- Buenas prácticas de seguridad y gobierno de sistemas automatizados.
El curso no debe presentarse como una certificación legal específica de cumplimiento del EU AI Act. Su enfoque principal es técnico y está orientado a redes, automatización, seguridad, monitorización, cloud, IoT y aplicación responsable de Inteligencia Artificial a infraestructuras.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
AI+ Network Practitioner™ es una formación técnica, por lo que se recomienda disponer de una base de networking, familiaridad con programación y conocimientos fundamentales de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Conocimiento básico de fundamentos de redes.
- Familiaridad con direccionamiento IP, protocolos y seguridad de red.
- Familiaridad con Python u otros lenguajes de programación.
- Comprensión fundamental de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Experiencia con herramientas y tecnologías de gestión de red recomendable, aunque no obligatoria para todos los perfiles.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales de redes, administradores de sistemas, analistas NOC, perfiles de ciberseguridad, especialistas cloud, estudiantes de tecnología y profesionales que quieran aplicar Inteligencia Artificial a networking, automatización y seguridad de red.
- Network Engineers.
- Administradores de sistemas.
- Analistas NOC.
- Profesionales de ciberseguridad.
- Network Administrators.
- Especialistas cloud.
- Profesionales de automatización.
- Especialistas IoT.
- Profesionales de infraestructura.
- Estudiantes y perfiles junior de networking.
Salidas profesionales
- Network Support Specialist.
- Junior Network Engineer.
- Network Operations Center (NOC) Analyst.
- Network Administrator.
- Network Automation Associate.
- Network Security Analyst.
- AI Network Engineer.
- AI Network Operations Manager.
- IoT and AI Network Specialist.
- Network Automation Specialist.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Network Practitioner™ de AI CERTs®, anteriormente denominada AI+ Network™.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Network Practitioner™.
- Código oficial: AT-510.
- Denominación anterior: AI+ Network™.
- Duración oficial: 5 días instructor-led o 40 horas self-paced.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Formato: examen online supervisado.
- Preguntas: 50 preguntas de opción múltiple / múltiple respuesta.
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
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
- Networking Foundations: 13%.
- Advanced Networking Technologies: 16%.
- AI in Networking: 16%.
- Network Automation and Orchestration: 16%.
- AI-Enhanced Network Security: 13%.
- Practical Labs and Hands-On Projects: 13%.
- Emerging Trends and Future Directions: 13%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Network Practitioner™ — Online / Virtual.
40 h | 999 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿A quién va dirigido el curso AI+ Network Practitioner™?
Está dirigido a profesionales de redes, administradores de sistemas, analistas NOC, perfiles de ciberseguridad, especialistas cloud, estudiantes de tecnología y profesionales que desean aplicar IA a networking, automatización y seguridad de red.
¿Cuál es el nombre correcto de la certificación?
La denominación oficial actual es AI+ Network Practitioner™. La denominación anterior era AI+ Network™.
¿Necesito conocimientos previos de redes?
Sí. Se recomienda contar con conocimientos básicos de redes, direccionamiento IP, protocolos, seguridad de red y gestión de infraestructuras.
¿Es necesario saber programar?
Se recomienda familiaridad con Python u otros lenguajes, porque el programa aborda automatización, scripting, APIs y orquestación de red.
¿Qué aprenderé durante el curso?
Aprenderás fundamentos de networking, tecnologías avanzadas como SDN, NFV, 5G, IoT y edge computing, aplicaciones de IA en redes, automatización, orquestación, seguridad mejorada con IA y proyectos prácticos.
¿Qué herramientas se trabajan?
El programa trabaja Ansible, Puppet, Chef, REST APIs, NETCONF, Kubernetes, OpenStack, GNS3, Cisco Packet Tracer y VMware.
¿El curso incluye preparación para certificación?
Sí. La formación incluye preparación para el examen oficial AI CERTs®, simulador de preguntas, repaso de objetivos y recomendaciones de estudio.
¿Cómo es el examen oficial?
El examen es online supervisado, con 50 preguntas de opción múltiple o respuesta múltiple, 90 minutos de duración y una puntuación mínima del 70% para aprobar.
¿Qué diferencia este curso de una formación tradicional de redes?
A diferencia de una formación clásica de networking, este programa incorpora Inteligencia Artificial y Machine Learning para optimización de tráfico, detección de anomalías, automatización, orquestación, ciberseguridad y mantenimiento predictivo.
¿Sirve para perfiles de ciberseguridad?
Sí. El curso incluye un módulo específico de AI-Enhanced Network Security, orientado a detección de amenazas, respuesta a incidentes, SIEM mejorado, analítica predictiva y diseño seguro.
¿El curso trata el EU AI Act?
No debe venderse como curso específico de cumplimiento del EU AI Act. Sí incorpora un enfoque de gobernanza, privacidad, seguridad, trazabilidad y supervisión humana en sistemas de Inteligencia Artificial aplicados a redes.
¿Se puede bonificar con Fundae?
Sí. La ficha comercial de FHF indica que el curso es bonificable con Fundae, sujeto a condiciones de convocatoria, empresa y gestión administrativa aplicable.
¿Qué salidas profesionales puede reforzar?
Puede reforzar perfiles como Network Engineer, NOC Analyst, Network Administrator, Network Security Analyst, Network Automation Specialist, AI Network Engineer y AI Network Operations Manager.
