ResumenEn Ironhack, en colaboración con programas de formación oficial subvencionada, estamos buscando un/a Formador/a Especialista en Inteligencia Artificial y Machine Learning (Freelance) para liderar el curso: Aplicaciones Industriales de la IA (IFCD0063). El objetivo es capacitar a los alumnos en los fundamentos de la IA, redes neuronales y su aplicación práctica en entornos industriales utilizando herramientas como Keras y TensorFlow.Detalles de Horario y CalendarioEl curso se divide en dos modalidades para maximizar el aprendizaje:- Sesiones Presenciales (12h): En Diego Lopez Haroko Kale Nagusia, 1, Bilbao.- Aula Virtual Síncrona (28h): Sesiones en remoto en directo.- Días de clase: de Martes a Jueves de 18:30 a 21:30.- Fechas: Del 18 de febrero al 24 de marzo de 2026.El calendario podrá sufrir modificaciones debido a la disponibilidad del centro.Requisitos Académicos y Profesionales (Excluyentes)Para cumplir con la normativa de formación oficial, los candidatos deben acreditar:1. Formación Académica (Al menos uno):- Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Grado equivalente.- Diplomatura, Ingeniería Técnica, Arquitectura Técnica o Grado equivalente.- Técnico Superior de la familia profesional Informática y Comunicaciones.- Certificado de Profesionalidad de Nivel 3 de la familia profesional Informática y Comunicaciones.2. Experiencia Profesional:- Con titulación: Mínimo 1 año de experiencia en el ámbito de Informática y Comunicaciones.- Sin titulación: Mínimo 3 años de experiencia en el ámbito de Informática y Comunicaciones.3. Competencia Docente (Al menos uno):- CAP / Máster en Formación del Profesorado.- Certificado de Profesionalidad de Docencia de la Formación Profesional para la Ocupación (SSCE0110).- Acreditar una experiencia docente mínima de 600 horas en los últimos 10 años.Responsabilidades y Contenidos a ImpartirEl formador será responsable de cubrir los tres módulos del programa oficial para un total de 15 alumnos:- Módulo 1: Evolución histórica de la IA y Machine Learning (Introducción y aproximación al Deep Learning).- Módulo 2: Fundamentos de Redes Neuronales (Estructuras y tipos de redes comunes).- Módulo 3: Ejercicios prácticos con Keras / TensorFlow (Implementación de modelos para optimización industrial).Competencias Deseadas- Dominio práctico de librerías de Python para IA.- Capacidad para explicar conceptos complejos de forma sencilla y aplicada a la industria.- Habilidades de gestión de grupos tanto en presencial como en entornos virtuales (Zoom/Teams).#J-18808-Ljbffr