Oferta académica
Tres programas. Un solo método.
Desde los primeros pasos en Python hasta proyectos de producción con modelos de lenguaje. Cada nivel está pensado para un perfil real, con tiempo y ritmo razonables.
← Volver al inicioMetodología
Cómo está estructurado el aprendizaje
Planteamiento
Cada módulo comienza con un planteamiento claro: qué problema vamos a abordar, qué herramientas usaremos y qué resultado se espera.
Experimento
El estudiante trabaja sobre el problema con guías paso a paso, código de referencia y datasets reales. El aprendizaje sucede mientras se hace.
Análisis y registro
El resultado del experimento se revisa con el mentor. El trabajo queda registrado como parte del portafolio del estudiante.
AI Lab Foundations
Un conjunto de módulos de base que cubre Python, manejo de datos y pequeños experimentos que introducen el machine learning. Diseñado para aprendices que empiezan con cuidado. Las lecciones son autodirigidas con retroalimentación de mentor, y cada módulo completado queda registrado.
- Python desde variables y estructuras de datos
- Pandas, NumPy y visualización básica
- Introducción al pensamiento estadístico
- Primeros experimentos de clasificación supervisada
- Registro individual de módulos completados
Pasos del programa
Configuración del entorno Python y primer notebook
Módulos de datos: carga, limpieza y exploración
Experimentos de ML supervisado con scikit-learn
Entrega final y revisión con mentor
Experiment-Led ML Track
Una pista estructurada alrededor de experimentos de construcción y evaluación de modelos, usando conjuntos de datos reales. Diseñada para aprendices con programación básica. El ritmo es realista, el soporte está disponible y cada experimento produce un trabajo que el estudiante puede conservar.
- Modelos supervisados y no supervisados
- Evaluación con métricas: precisión, recall, AUC
- Datasets reales de sectores colombianos
- Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros
- Proyecto propio al finalizar la pista
Pasos del programa
Revisión de prerrequisitos y selección de dataset
Experimentos de clasificación y regresión
Comparación de modelos y selección justificada
Documentación y revisión final del proyecto
Advanced AI Research Program
Un programa en profundidad sobre ajuste fino, pipelines y prácticas de producción, desarrollado a través de un proyecto extendido. Para aprendices comprometidos con tiempo real para dedicar. El esfuerzo se describe con honestidad, y los mentores acompañan con retroalimentación constructiva y sostenida.
- Fine-tuning con HuggingFace y modelos fundacionales
- Diseño de pipelines de datos para producción
- Empaquetado y despliegue básico de modelos
- Revisiones de código detalladas por mentor
- Proyecto extendido documentado para portafolio
Pasos del programa
Diagnóstico de nivel y definición del proyecto
Módulos de fine-tuning y pipelines con seguimiento
Revisión de código en tres iteraciones
Entrega final documentada y registro del programa
Comparación
¿Cuál programa es para ti?
Compara los tres niveles y elige según tu punto de partida.
| Característica | Foundations | ML Track ★ | Advanced |
|---|---|---|---|
| Prerrequisitos de programación | Ninguno | Python básico | Python + ML previo |
| Precio (COP) | $200.000 | $480.000 | $880.000 |
| Proyecto propio al finalizar | |||
| Fine-tuning de modelos | |||
| Horas semanales estimadas | 6–8 h | 7–10 h | 10–14 h |
| Revisiones de código por mentor | 1 por módulo | 2 por entrega | 3 iteraciones |
| Mejor para... | Comenzar desde cero | Consolidar ML práctico | Proyectos de producción |
★ El ML Track es el programa más solicitado. Adecuado para la mayoría de los perfiles que consultan.
Estándares compartidos
Lo que aplica a todos los programas
Privacidad de datos
Los datos del estudiante se manejan bajo la Ley 1581 de 2012. No se comparten con terceros ni se usan para entrenamiento de modelos externos.
Contenido actualizado
Cada programa se revisa semestralmente. El contenido se actualiza cuando cambian herramientas o prácticas relevantes.
Soporte por correo
Las consultas de soporte técnico tienen respuesta en 24 horas hábiles. Las revisiones de código en 48 horas.
Entornos reproducibles
Los materiales incluyen archivos de entorno (requirements.txt o conda env) para que el estudiante pueda replicar el setup exacto.
Criterios públicos de evaluación
Antes de cada entrega el estudiante dispone de los criterios con los que el mentor va a revisar. No hay evaluaciones sorpresa.
Registro de programa
Al completar el programa el estudiante recibe un registro digital emitido por Muisca Lab con fecha y módulos acreditados.
Precios
Inversión por programa
Pago único en pesos colombianos. Sin cargos adicionales.
Foundations
$200.000
COP · pago único
- Acceso completo a módulos
- Retroalimentación de mentor
- Registro de módulos
ML Track
Popular$480.000
COP · pago único
- Experimentos con datasets reales
- 2 revisiones por entrega
- Proyecto propio al finalizar
- Registro de programa
Advanced
$880.000
COP · pago único
- Fine-tuning y pipelines
- 3 iteraciones de revisión
- Proyecto extendido documentado
- Registro del programa avanzado
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