Omar - Profesor de programación - Ciudad de México
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Es el mejor de los profesores. Calidad del perfil, excelencia del diploma, respuesta garantizada. Omar organizará cuidadosamente tu primera clase de Programación.

Omar

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  • Tarifa $27.549
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Omar - Profesor de programación - Ciudad de México
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Aprende a desarrollar LLMs y Deep Learning con fundamentos. Profesor e Investigador en Computación e Inteligencia Artificial.

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Modalidad de la clase

Embajador

Es lo máximo de los profesores. Perfil de calidad, diploma validado, respuesta garantizada. Omar organizará cuidadosamente tu primera clase de Programación.

Sobre Omar

Aprende a entender, entrenar y evaluar modelos de Inteligencia Artificial, no solo a usarlos.

Trabajo con Python, PyTorch y TensorFlow, incluyendo modelos de lenguaje (LLMs) y el ecosistema de Hugging Face para tareas de NLP, clasificación, generación de texto y fine-tuning.

He impartido docencia en licenciatura, maestría y doctorado, combinando fundamentos teóricos con práctica aplicada, notebooks reproducibles y acompañamiento personalizado según tus objetivos (materias, proyectos, TFM o tesis).

Cuento con certificaciones en Inteligencia Artificial por NVIDIA, Huawei, IBM y AWS.

Como investigador, trabajo en la aplicación de la IA a la música y al procesamiento de señales, con publicaciones en revistas indexadas y congresos internacionales.

Mi enfoque es claro: ayudarte a desarrollar criterio técnico, no solo replicar tutoriales.

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Acerca de la clase

  • Educación para adultos
  • Postgrado
  • Avanzado
  • +1
  • niveles :

    Educación para adultos

    Postgrado

    Avanzado

    Intermedio

  • Español

Todos idiomas hablados para las clases :

Español

¿A quién van dirigidas? A estudiantes universitarios, de posgrado y a cualquier persona interesada en comprender y crear Modelos de IA o Ciencia de Datos, con un enfoque equilibrado entre teoría y práctica. undamentos necesarios de programación, matemáticas y aprendizaje automático, según tu nivel.

¿Qué temas podemos abordar?
- Modelos de Lenguaje Masivos (LLMs): uso, adaptación, límites y criterios técnicos.
- Redes neuronales profundas aplicadas a texto, audio e imágenes.
- Modelos predictivos de regresión y clasificación.

¿Cómo trabajaremos? Partimos de la aplicación práctica, probando modelos con apoyo de computación en la nube sin adquirir GPUs físicos. A partir de ahí, desglosamos la lógica interna y los fundamentos matemáticos de los modelos para entender cómo funcionan y cuándo conviene utilizarlos. Si lo prefieres, también podemos iniciar desde los fundamentos.

¿Es para ti? Si buscas comprender por qué funciona la IA, desarrollar criterio y aplicar modelos con confianza (más allá de seguir tutoriales), estas clases están pensadas para ti.

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Precios

Tarifa

  • $27.549

Precio de packs

  • 5 hrs. $132.537
  • 10 hrs. $265.594

online

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  • ¿Qué es lo que te apasiona de la computación?, y háblanos de tu primera experiencia con una computadora.

    Lo que más disfruto de la computación es aplicar inteligencia artificial a tareas relacionadas con la música y la señal de audio. Mi primera experiencia con una computadora fue en mi infancia, cuando jugué videojuegos de deportes y carreras por primera vez. Me fascinó cómo una máquina podía representar nuestro mundo.
  • ¿Cuál es el avance tecnológico que más te ha marcado o impresionado en este campo?

    Considero que uno de los avances tecnológicos más impresionantes ha sido el desarrollo de las redes neuronales artificiales. Aunque son modelos simplificados inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, han demostrado una capacidad notable para aprender patrones complejos como suponemos lo hace nuestro cerebro. Me impresiona cómo una teoría basada en conexiones entre neuronas artificiales ha dado lugar a aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la generación de datos.
  • Explícanos tu especialidad, de dónde vino el interés por ella y cuál es su importancia en el universo de la informática.

    Mi especialidad es el procesamiento de señales acústicas y su análisis mediante inteligencia artificial. Me enfoqué en este campo porque me interesa la música tanto como la tecnología. Desarrollé sistemas que permiten transcribir música automáticamente o clasificar géneros musicales. Esta área tiene gran importancia porque conecta la IA con aplicaciones creativas y humanas, permitiendo que la tecnología entienda nuestro cuerpo y cerebro.
  • ¿Qué personaje de este sector te inspira?

    Me inspira Frank Rosenblatt, uno de los pioneros de la inteligencia artificial. Más allá de sus contribuciones técnicas, admiro su enfoque interdisciplinario: provenía de la psicología, lo que demuestra cómo distintas áreas del conocimiento pueden converger para impulsar avances científicos. Me identifico con esa visión, en la que disciplinas como la filosofía también tienen un lugar relevante.
  • ¿Algo que nos quieras contar sobre tu experiencia mientras aprendías tu materia?

    Durante mi doctorado, uno de los mayores retos fue entrenar modelos auditivos bioinspirados. Fueron años de pruebas, errores y mucha lectura, pero también de descubrimiento. Lo más enriquecedor fue ver cómo una máquina puede "escuchar" como lo hacemos nosotros.
  • ¿Qué le dirías a alguien que piensa que la computación es muy complicada?

    Le diría que, como cualquier disciplina, la computación se vuelve más clara con práctica. Lo importante es empezar con curiosidad y constancia. A todos nos cuesta al principio, pero cuando logras resolver tu primer problema o programa, te das cuenta de que puedes construir cosas increíbles paso a paso.
  • Cuéntanos más sobre tus hobbies, así estén ligados o no a la computación.

    Me gusta mucho la música, toco instrumentos por afición y eso influenció mi área de estudio. También disfruto leer filosofía, lo que me llevó a estudiar una segunda carrera en esa área. Creo que estas disciplinas me ayudan a tener una perspectiva más profunda y creativa sobre la vida.
  • Cuéntanos, ¿qué te hace ser un Superprof?

    Mi enfoque está en conectar la teoría con aplicaciones prácticas. Tengo más de ocho años enseñando a nivel universitario y de posgrado, y siempre busco que mis estudiantes comprendan, experimenten y se apasionen por lo que aprenden. Me esfuerzo por adaptar mis clases al ritmo de cada persona, utilizando herramientas modernas y fomentando un pensamiento crítico y práctico.
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