Docencia especializada en inteligencia artificial e ingeniería de datos para The Corner, con una carga de 500 horas lectivas. El programa se apoyaba en Python como lenguaje base, y se estructuraba en cuatro grandes bloques: estadística, ciencia de datos, Weka como entorno de minería de datos, y redes neuronales con TensorFlow — un recorrido pensado para que el alumnado pasara de los fundamentos estadísticos hasta acabar entrenando sus propias redes, sin saltos bruscos por el camino.

Parte del material de este curso lo tengo publicado gratis en trifulcas.com, en el curso de Estadística con Python, que da una idea bastante fiel de cómo estaba montado el temario: son 172 lecciones repartidas en esos mismos cuatro bloques —65 de estadística descriptiva e inferencial, 12 de fundamentos de ciencia de datos, 59 dedicadas a Weka con clasificadores, clustering y reglas de asociación, y 36 de redes neuronales, desde la neurona artificial hasta redes convolucionales y transferencia de aprendizaje.

Lo que más me interesaba de este enfoque era que cada bloque se apoyara en el anterior: no tenía sentido enseñar a entrenar una red neuronal si antes no se entendía qué es una distribución, un error cuadrático o una matriz de confusión. La estadística avanzada no era un bloque teórico aislado al principio del curso, sino el fundamento al que había que volver constantemente para entender por qué un modelo funciona o por qué falla.