Campus digital
Lecciones, notebooks, referencias y rutas organizadas para aprender desde cualquier ubicación.
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EXPERIMENT / CAMPUS ONLINE
INSTITUTO CARDAN / TEMARIO INTERACTIVO
Ingeniería en
InteligenciaARTIFICIAL
De la primera línea de código al sistema desplegado. Aprende a trabajar con datos, modelos, evaluación y criterio humano para construir IA que merece confianza.
48 MESES08 SEMESTRES40 MÓDULOS18 POR GRUPO
01 / PENSAR EN SISTEMAS
Los modelos calculan.
Tú defines el propósito.
La inteligencia artificial no comienza con un prompt: comienza con una pregunta, evidencia, límites claros y una decisión sobre qué problema vale la pena resolver.
AI
PREGUNTA→DATOS→MODELO→EVALÚA→IMPACTO
La tecnología amplía las posibilidades.
El criterio convierte posibilidad en responsabilidad.
02 / NEURAL LAB
Un modelo no adivina.
Aprende una representación.
Define profundidad, tipo de entrada y activación. Cada capa transforma información; el criterio decide qué problema vale la pena modelar.
MODEL_STATUS / EXPERIMENTTexto
Tokeniza, representa contexto y mide si el lenguaje conserva intención.
GELU · EXPERIMENTO REPRODUCIBLE03 / DATA LAB
Un modelo aprende
lo que tus datos permiten.
Selecciona una modalidad y prepara calidad y división de datos. Un resultado serio empieza antes del entrenamiento: con evidencia, contexto y una separación honesta.
DATASET / CSV76%READINESS SCORE
Revisa calidad, faltantes y significado antes de entrenar.
04 / CAMPUS DIGITAL CARDAN
Tu laboratorio puede estar
en cualquier lugar.
La carrera es online. Aprendes con práctica deliberada, revisión técnica, entregables y una comunidad que discute evidencia.
05 / TU PROGRESIÓN EN CUATRO STAGES
Cada año aumenta
lo que puedes explicar.
Aprendes fundamentos, los conviertes en experimentos y después conectas datos, modelos y operaciones dentro de un sistema completo.
PLAN DE ESTUDIOS / STAGE 01
01
PROGRESIÓN PROFESIONALAI Foundations Trainee
AI Foundations Trainee
→ Data Developer Jr.
Lógica, programación y matemáticas
Construir pensamiento algorítmico y el lenguaje matemático que permite entender un modelo.
- 01Introducción a ingeniería IA
- 02Python y lógica
- 03Álgebra lineal
- 04Pensamiento algorítmico
- 05Sistemas y Linux
Software y datos estructurados
Crear software funcional, datos confiables y hábitos de colaboración profesional.
- 01Programación orientada a objetos
- 02Estructuras de datos
- 03Bases de datos SQL
- 04Probabilidad y estadística
- 05Git y colaboración
PLAN DE ESTUDIOS / STAGE 02
02
PROGRESIÓN PROFESIONALML Analyst Jr.
ML Analyst Jr.
→ AI Software Engineer Jr.
Machine learning y datos
Convertir una pregunta en un dataset, un experimento y una evaluación comprensible.
- 01IA clásica
- 02Machine learning supervisado
- 03Inferencia estadística
- 04Data wrangling
- 05Visualización
Arquitectura y servicios de IA
Diseñar sistemas modulares que exponen modelos y pueden evolucionar con seguridad.
- 01Arquitectura de software
- 02Machine learning no supervisado
- 03APIs y servicios
- 04Optimización matemática
- 05Producción técnica
PLAN DE ESTUDIOS / STAGE 03
03
PROGRESIÓN PROFESIONALMachine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
→ MLOps Engineer
Deep learning y modelos responsables
Entrenar redes, analizar visión y lenguaje, y evaluar impactos antes del despliegue.
- 01Redes neuronales
- 02Computer vision
- 03NLP
- 04MLOps I
- 05Ética y sesgos
Transformers, escala y MLOps
Desplegar, monitorear y optimizar sistemas que deben responder fuera del notebook.
- 01Deep learning avanzado
- 02Transformers
- 03Deployment
- 04Big data
- 05Optimización de modelos
PLAN DE ESTUDIOS / STAGE 04
04
PROGRESIÓN PROFESIONALAI Solutions Builder
AI Solutions Builder
→ Production-Ready AI Engineer
IA aplicada y seguridad
Resolver una necesidad real con automatización, controles y criterios de producto.
- 01Proyecto integrador I
- 02IA para decisiones
- 03Automatización inteligente
- 04Seguridad en IA
- 05Marca profesional
Producto final y defensa técnica
Presentar una solución completa, medible y explicable ante una audiencia profesional.
- 01Proyecto integrador II
- 02Portafolio profesional
- 03Especialización
- 04Industria y regulación
- 05Defensa técnica
10 / AGENT LAB
Un agente ejecuta.
Un ingeniero define límites.
Selecciona una etapa. Los agentes útiles no son una caja negra: tienen contexto, herramientas, permisos, trazabilidad y una forma de detenerse.
PRINCIPIOAutomatizar sin controles no es innovación: es delegar riesgo.
11 / IA RESPONSABLE
Un modelo responde.
Tú respondes por el sistema.
Aprendes a trabajar con trazabilidad, privacidad, permisos, sesgos, seguridad y revisión humana desde el primer experimento.
REGLA CARDANSi no puedes explicar cómo fallaría el sistema, todavía no estás listo para desplegarlo.
ENTRADAFuentes documentadas y permitidas
↓PROCESOInventario de cobertura, sesgos y faltantes
12 / EVAL LAB
Una métrica no basta.
Evalúa la consecuencia.
Ajusta el umbral y cambia de métrica. Un sistema útil reconoce el intercambio entre errores, cobertura, tiempo de respuesta y riesgo.
PRECISION / 76.0%
13 / ECOSISTEMA DE IA
Aprende la herramienta.
Comprende el sistema.
Las interfaces cambian. Código, datos, modelos, infraestructura, seguridad y evaluación te permiten conectar el siguiente stack.
SELECCIONA UN NODO PARA ABRIR SU TARJETASTACKAI08 NODOS
Lenguaje para datos y modelosPython
Escribe software, explora datos, entrena modelos y automatiza tareas dentro del lenguaje más usado en IA aplicada.
14 / MLOPS / DEL LAB A PRODUCCIÓN
Un modelo no termina.
Se observa.
Aprendes un flujo que hace visibles dependencias, versiones, métricas, permisos y responsables.
BRIEF
Objetivo y restriccionesDATA
Fuente, permiso y calidadTRAIN
Experimento y baselineEVAL
Métricas y casos límiteDEPLOY
Servicio y controlesMONITOR
Drift, alertas y mejoraEn sistemas de IA, comunicar también es construir.
Versiones, experimentos, datos, logs, documentación y rollback forman parte del oficio.
15 / ¿POR QUÉ CARDAN?
Una escuela para
ingenieros con criterio.
El programa conecta ciencia, software y responsabilidad para que puedas construir IA útil sin perder de vista a las personas afectadas.
ONLINE GLOBAL
Estudia desde tu ubicación y colabora con una comunidad distribuida.
PROJECT-BASED
Cada bloque conduce a evidencia técnica, no sólo a una calificación.
STACK COMPLETO
De lógica y datos a modelos, APIs, despliegue y monitoreo.
IA RESPONSABLE
Evaluación, permisos, sesgos, seguridad y control humano desde el diseño.
GRUPOS DE 18
Máximo publicado por grupo para sostener revisión y participación.
PORTAFOLIO
Construyes repositorios, demos y explicaciones que hacen visible tu trabajo.
16 / SALIDAS PROFESIONALES
No existe un solo
tipo de ingeniero de IA.
Explora perfiles y la evidencia que ayuda a presentar cada especialidad. La formación fortalece tus herramientas; ninguna oportunidad laboral está garantizada.
Machine Learning Engineer
Modelos, experimentos y rendimientoTransforma datos y objetivos de producto en modelos evaluables, reproducibles y útiles dentro de un sistema real.
17 / INVERSIÓN TRANSPARENTE
Elige tu modalidad.
Conoce cada cifra.
Importes en dólares estadounidenses por semestre. Confirma calendario, vigencia y condiciones con Admisiones.
FORMAS DE PAGOPayPal · crédito · débito · transferencia internacional · Western Union · BTC · ETH
UN SOLO PAGO · AHORRAS $500 USD$2,500USD
Inscripción semestral$199 USD
TOTAL POR SEMESTRE$2,699 USD
Duración8 semestres · 48 meses
HABLAR CON ADMISIONES →Los impuestos se aplican únicamente a residentes de Canadá según corresponda. Equipo y licencias no se prometen incluidos; Cardan orienta sobre opciones educativas ofrecidas por cada desarrollador.
18 / APOYOS ECONÓMICOS
El talento necesita
una ruta posible.
Cada apoyo tiene requisitos, reglamento, cupo y evaluación. Solicitarlo no garantiza su asignación.
Pro-BECA
HASTA 50%Para estudiantes o profesionistas que demuestran estudios, empleo o experiencia previa relacionada.
Proyecto Cuarentena
HASTA 70%Después de un propedéutico de ocho semanas con costo de $300 USD y evaluación de trabajos reales.
Excelencia académica
HASTA 90%Se evalúa con base en promedios y antecedentes académicos comprobables.
19 / PRÓXIMA GENERACIÓN
11
ENERO2027INICIO DE CLASES
No necesitas saberlo todo.
Necesitas aprender a preguntar.
Necesitas computadora capaz de programar, conexión estable, disciplina y tiempo para practicar. Admisiones puede orientarte sobre requerimientos y herramientas antes de inscribirte.
FECHA LÍMITE PUBLICADA11 de diciembre de 2026 · máximo un mes antes del inicio
01SolicitudCuéntanos qué quieres resolver.
02OrientaciónRevisa tiempo, equipo e inversión.
03SelecciónConfirma condiciones de ingreso.
04OnboardingPrepara campus y primer challenge.
20 / TU PRÓXIMO SISTEMA
El futuro todavía
no está desplegado.
Ya viste el recorrido. Ahora decide si quieres convertir tu curiosidad en datos, modelos, entregables y sistemas que puedan explicar por qué existen y para quién funcionan.
8SEMESTRES
40MÓDULOS
100%ONLINE
1SISTEMA FINAL
01
