Cursos de inteligencia artificial gratis
La parte que sorprende a quien viene de otras disciplinas: en inteligencia artificial el material gratuito no es la versión recortada. Es el mejor material que existe. Los cursos de Stanford y del MIT están publicados enteros, fast.ai es gratis, y la serie de Karpathy —que buena parte de la industria considera el mejor curso práctico del campo— está en YouTube.
Acá están todos los cursos y series en video de este sitio que no cuestan nada, ordenados con los imprescindibles primero. No hay ninguno que esté acá solo por ser gratis: están porque son buenos y además no cuestan.
Si no sabés por cuál empezar, la respuesta corta es: 3Blue1Brown para la intuición visual y después «Neural Networks: Zero to Hero» de Karpathy escribiendo el código vos. Si querés el recorrido completo con un orden pensado, mirá las rutas de aprendizaje.
33 recursos
Curso gratuito y práctico: fundamentos, frameworks, evaluación y un proyecto final certificable.
Cursos gratuitos y guiados sobre alineamiento y gobernanza, con cohortes y facilitadores. La puerta de entrada más común al campo.
Currículum completo y gratuito: fundamentos de deep learning, interpretabilidad de transformers, RL y evaluaciones de LLMs. El mejor camino estructurado hacia investigación en seguridad.
3h30 que explican TODO el pipeline: pretraining, tokenización, alucinaciones, SFT, RLHF, modelos de razonamiento. Si solo podés ver un video, es este.
Serie de charlas sobre CUDA, Triton, kernels y rendimiento, con un Discord muy activo. El mejor lugar para aprender programación de GPUs aplicada a IA.
Un GPT completo, línea por línea, en dos horas. Es el rito de iniciación del campo.
La tokenización es la fuente de la mitad de las rarezas de los LLMs (aritmética, deletreo, idiomas no ingleses). Este video las explica todas.
Pruning, cuantización, NAS, destilación, sistemas de inferencia para LLMs y difusión. El curso más completo sobre eficiencia.
Se actualiza cada año en enero. Denso, moderno y gratis: CNNs, RNNs, transformers, generativos, RL, LLMs. Todas las clases en YouTube.
El curso completo: micrograd → makemore → GPT → tokenizador. Gratis. Probablemente el mejor material de IA jamás publicado.
Enfoque top-down: entrenás un modelo útil en la lección 1 y recién después bajás a la teoría. Si los cursos tradicionales te aburren, este es tu camino.
Tensores, autograd, datasets, loop de entrenamiento. Hacelo con las manos, no leyéndolo.
Construís un LLM completo: tokenizador, arquitectura, kernels en Triton, entrenamiento distribuido, scaling laws, datos, alineamiento. Clases en YouTube y assignments públicos. El curso más importante que se dicta hoy.
Construye un motor de autodiff en 100 líneas de Python puro. Después de esto, PyTorch deja de ser magia. Es el video más valioso de esta lista.
La charla que instaló la analogía 'LLM = sistema operativo'. Excelente panorama de una hora.
Transformers aplicados a audio: clasificación, ASR, síntesis de voz.
Uno de los cursos más exigentes y completos, con homeworks reales de implementación desde cero.
El curso de posgrado de referencia en deep RL. Clases completas en YouTube.
Los cursos de Andrew Ng tienen subtítulos y transcripciones en español de buena calidad.
RL práctico con entornos reales y modelos que subís al Hub. La entrada más amable al tema.
Curso práctico con la librería `diffusers`: entrenar desde cero, fine-tuning, guidance, ControlNet.
Uso práctico: cuándo razonamiento, cuándo herramientas, cuándo desconfiar. Complemento aplicado del anterior.
Micro-cursos de 3-5 horas: Python, pandas, ML intro, feature engineering, deep learning, explicabilidad. Muy buen retorno por hora invertida.
El curso canónico de álgebra lineal. Strang enseña como si te estuviera contando un secreto.
~15 horas, muy bien producido, con ejercicios interactivos. Actualizado con módulos de LLMs y embeddings.
Perspectiva de LeCun: energy-based models, self-supervised learning, arquitecturas para percepción. Con transcripciones en varios idiomas.
Broadcasting y shapes. El 80% de los bugs de ML son errores de shape.
El enfoque bayesiano completo: procesos gaussianos, inferencia variacional, cuantificación de incertidumbre.
Si todavía no programás en Python, empezá acá antes que en cualquier curso de IA.
La versión con toda la matemática que CS229 omite en Coursera. Notas y problem sets públicos.
El curso de visión por computadora de referencia. Las notas públicas son un libro de texto en sí mismas.
Probabilidad desde cero hasta cadenas de Markov. Fundamental para entender modelos generativos y difusión.
Notebooks de altísima calidad en PyTorch y JAX: optimización, inicialización, transformers, GNNs, energy-based models, difusión.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los mejores cursos de IA gratis?
«Neural Networks: Zero to Hero» de Andrej Karpathy para construir desde cero, la serie de redes neuronales de 3Blue1Brown para intuición visual, fast.ai para aprender haciendo, y Stanford CS336 si querés el pipeline completo de un modelo de lenguaje. Los cuatro son gratuitos y completos, sin versión paga escondida.
¿Los cursos gratis de IA dan certificado?
Casi ninguno de esta lista, y conviene decirlo claro: son cursos universitarios publicados o material de autores independientes. En este campo el portafolio pesa mucho más que el certificado — un repositorio con un modelo que entrenaste vos vale más que cualquier constancia de asistencia.
¿Se puede aprender IA sin pagar nada?
Sí, de punta a punta. Los cursos están publicados, los libros de referencia tienen PDF libre, el código de los modelos abiertos está en GitHub, y Google Colab y Kaggle regalan GPUs suficientes para todo el recorrido de aprendizaje.