Tres nodos, un camino claro hacia el desarrollo con IA
Cada nodo está calibrado para un nivel de entrada específico. Puedes comenzar desde cero o desde donde tu experiencia actual lo permite.
← Volver al inicioCómo está estructurado el programa
El programa de Dorado Neural está diseñado como un grafo de nodos progresivos: cada uno construye sobre el anterior, introduce nuevas herramientas y termina con un proyecto funcional. El ritmo es a elección del estudiante, con soporte de mentor disponible durante toda la ruta.
Fundamentos
Python, bases de datos, primer proyecto de IA.
Machine Learning
Modelos, evaluación, datasets reales.
IA Aplicada
Despliegue, pipelines, proyecto capstone.
Fundamentos de IA
Un curso inicial que cubre Python, bases de datos y un primer proyecto guiado de IA. Pensado para quienes parten desde cero. Las lecciones son a ritmo propio con soporte de mentor, y cada módulo completado queda registrado.
Lo que se cubre
- Entorno de desarrollo Python y herramientas básicas
- Estructuras de datos y operaciones con pandas
- Introducción a numpy y visualización con matplotlib
- Proyecto final: modelo de clasificación simple sobre dataset real
Pasos del proceso
- 1.Configuración del entorno y primeros scripts
- 2.Carga, exploración y limpieza de datos
- 3.Entrenamiento y evaluación del primer modelo
- 4.Revisión de proyecto con mentor y registro de módulo
Machine Learning Track
Una ruta conectada que incluye construcción y evaluación de modelos sobre conjuntos de datos reales. Orientada a quienes ya manejan código básico. El ritmo es realista, el soporte está disponible y cada unidad produce un proyecto que conservas.
Lo que se cubre
- Regresión, clasificación y clustering
- Métricas de evaluación y validación cruzada
- Feature engineering y selección de variables
- Proyecto por unidad con datos colombianos y regionales
Pasos del proceso
- 1.Análisis exploratorio del dataset de la unidad
- 2.Preparación e ingeniería de características
- 3.Entrenamiento y comparación de modelos
- 4.Entrega del proyecto y feedback del mentor
Programa de IA Aplicada
Un programa más profundo que cubre despliegue, pipelines y prácticas de producción, anclado por un proyecto final. Pensado para aprendices comprometidos. El tiempo y esfuerzo se describen con honestidad, y los mentores dan retroalimentación constante y constructiva.
Lo que se cubre
- Diseño y orquestación de pipelines de datos
- Despliegue de modelos con FastAPI y servicios en la nube
- Monitoreo de modelos en producción
- Proyecto capstone completo con revisión extendida del mentor
Pasos del proceso
- 1.Definición del problema y diseño del pipeline
- 2.Desarrollo del modelo y API de acceso
- 3.Despliegue y configuración de monitoreo
- 4.Entrega del capstone y revisión final con mentor
Comparar los tres nodos
| Característica | Nodo 01 | Nodo 02 | Nodo 03 |
|---|---|---|---|
| Nivel de entrada | Sin experiencia | Código básico | Nodo 02 completado |
| Mentor incluido | |||
| Proyectos propios | |||
| Despliegue en producción | — | — | |
| Proyecto capstone | — | — | |
| Precio (COP) | $220.000 | $460.000 | $880.000 |
¿No sabes por cuál empezar? Cuéntanos tu experiencia y te orientamos.
Lo que aplica a los tres nodos
Privacidad de los datos
Los datos personales de cada estudiante no se comparten con terceros. El acceso a la plataforma es individual e intransferible.
Contenido actualizado
Cada nodo se revisa semestralmente. Los estudiantes que acceden reciben la versión vigente, no una versión desactualizada.
Soporte activo
El canal con el mentor responde en días hábiles. No hay tiempos indefinidos ni respuestas automáticas sin contexto.
Proyectos ejecutables
Cada proyecto entregado al finalizar un módulo puede ejecutarse en un entorno estándar. No son presentaciones: son código funcional.
Registro de avance por módulo
El progreso se registra módulo a módulo, no solo al final de cada nodo. El estudiante tiene visibilidad de dónde está en todo momento.
Precios transparentes
El precio publicado incluye todo. No hay materiales adicionales de pago ni cargos sorpresa durante el nodo.
Una inversión clara por cada nodo
Fundamentos de IA
- Python y bases de datos
- Primer proyecto guiado
- Soporte de mentor
- Registro de módulo
Machine Learning
- Modelos sobre datos reales
- Proyecto por unidad
- Evaluación y ajuste de modelos
- Soporte de mentor
IA Aplicada
- Pipelines y despliegue
- Proyecto capstone
- Monitoreo en producción
- Mentor con feedback extendido
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Sin presión. Te orientamos sobre cuál es el punto de partida según tu experiencia.
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