Presencial
Este curso proporciona a los participantes las competencias técnicas y estratégicas necesarias para convertir modelos de inteligencia artificial en productos digitales robustos, escalables y mantenibles. A lo largo de las sesiones se aborda el ciclo de vida completo de un modelo en producción, desde la gestión de experimentos y el versionado hasta la automatización de pipelines, la contenerización, el despliegue con distintas estrategias de serving, la monitorización y la gobernanza. El programa combina fundamentos de MLOps con prácticas aplicadas orientadas a entornos empresariales reales.
Perfil del alumno
Este curso está dirigido a ingenieros de software, científicos de datos y profesionales de operaciones con experiencia previa en desarrollo de modelos de Machine Learning y conocimientos básicos de contenedores y despliegue de aplicaciones. Se orienta a perfiles que necesiten llevar modelos de IA a producción de forma escalable y mantenible.
Objetivos
Los objetivos del curso son los siguientes:
1. Comprender los fundamentos de MLOps y las diferencias con DevOps en el contexto de soluciones de IA.
2. Gestionar experimentos, versionado de modelos y datasets, garantizando trazabilidad y reproducibilidad.
3. Diseñar y automatizar pipelines reproducibles de entrenamiento, validación y empaquetado de modelos.
4. Contenerizar servicios de inferencia con Docker y gestionar entornos reproducibles.
5. Implementar estrategias de despliegue gradual y gestión de versiones activas de modelos en producción.
6. Monitorizar métricas técnicas y de modelo, incluyendo detección de deriva de datos y concepto.
7. Aplicar técnicas de escalabilidad, optimización de inferencia y control de costos.
8. Establecer prácticas de gobernanza, seguridad, auditoría y mantenimiento evolutivo de soluciones de IA.
Temario
1. Fundamentos de MLOps y ciclo de vida extendido de modelos
2. Gestión de experimentos y versionado
3. Automatización de pipelines de ML
4. Containerización y empaquetado de modelos
5. Despliegue y estrategias de serving
6. Monitorización y observabilidad
7. Escalabilidad y optimización
8. Gobernanza, seguridad y mantenimiento evolutivo
Fechas y horarios
Fechas: del 15 al 25 de junio de 2026
Horario: de lunes a jueves de 16:30 a 20:30
Horas: 32
Imparte
Javier Becerra
Lugar de impartición
Centro Tecnológico de La Rioja
Avda. Zaragoza 21
Logroño
Inscripciones
El curso es gratuito. La inscripción no garantiza la obtención de plaza en el curso, en caso de tener más inscripciones que plazas se hará una selección de los alumnos. Los alumnos deberán confirmar su asistencia una vez seleccionados.
