Una escuela construida desde la práctica
En Neurona Viva creemos que la mejor forma de entender la inteligencia artificial es construyendo cosas reales, equivocándose, y ajustando el proceso.
← Volver al inicioCómo llegamos hasta aquí
Neurona Viva nació en Medellín en 2021 a partir de una conversación entre dos desarrolladores que habían aprendido machine learning por su cuenta, cometiendo los errores que nadie advierte en los tutoriales. La pregunta que los unió fue directa: ¿cómo habríamos querido aprender esto?
La respuesta no apuntaba a más videos ni a más teoría sin contexto. Apuntaba a proyectos reales, retroalimentación concreta y un entorno donde preguntar sin sentir que uno llega tarde a la clase. Así se diseñaron los primeros módulos: cortos, orientados al código, con un mentor que revisa tu trabajo y te dice qué cambiarías si fueras a presentarlo en producción.
Hoy contamos con tres módulos estructurados que van desde los fundamentos de machine learning hasta cohortes capstone donde cada participante construye un proyecto aplicado de envergadura. El equipo ha crecido, pero el principio sigue siendo el mismo: aprendes construyendo, no memorizando.
En qué creemos
Experimentación como método
El error controlado enseña más que el ejemplo perfecto. Cada ejercicio está diseñado para que el participante entienda qué pasa cuando el modelo falla.
Retroalimentación directa
Los mentores revisan el trabajo real de cada participante. No hay respuestas automáticas ni foros sin respuesta.
Grupos que permiten la atención
Limitamos el número de participantes por cohorte para que cada persona reciba atención real durante el proceso.
Honestidad sobre los alcances
No prometemos carreras ni salarios. Prometemos que al terminar entenderás lo que hiciste y por qué funciona.
Las personas detrás del programa
Un equipo pequeño, con experiencia práctica en proyectos de datos e IA, y con gusto por enseñar bien.
Carlos Arango
Director académico
Ingeniero de sistemas con ocho años en proyectos de datos. Diseñó los módulos de fundamentos y lleva la revisión pedagógica del programa.
Luisa Morales
Mentora — Deep Learning
Trabaja con redes neuronales en un equipo de investigación aplicada. Acompaña los módulos avanzados y revisa los proyectos de portafolio.
Julián Restrepo
Mentor — Fundamentos ML
Comenzó enseñando Python en comunidades tech de Medellín. Hoy acompaña los módulos de entrada y hace seguimiento a participantes sin experiencia previa.
Cómo cuidamos el proceso de aprendizaje
Hay decisiones de diseño detrás de cada módulo que nos tomamos en serio.
Privacidad de datos de participantes
Los datos que compartes al inscribirte se usan únicamente para gestionar tu participación. No los compartimos con terceros ni los usamos con fines publicitarios.
Revisión periódica del contenido
Actualizamos los ejercicios y referencias técnicas cada vez que las herramientas cambian de forma relevante. El material no es estático.
Acompañamiento real, no automatizado
Las respuestas a tus preguntas las escribe un mentor, no un bot. Hay un tiempo de respuesta comprometido y se cumple.
Tamaño de grupo controlado
Cada cohorte tiene un límite de participantes. Cuando se llena, se abre una nueva fecha. No sacrificamos la atención por aumentar el número.
Código documentado y reproducible
Los materiales de cada módulo incluyen notebooks con comentarios claros. Puedes ejecutar los ejemplos en tu propio entorno sin configuraciones complejas.
Retroalimentación estructurada
Las revisiones de proyectos siguen una guía consistente: qué funciona, qué se puede mejorar y por qué. No son comentarios vagos.
Aprender IA en Colombia hoy
El campo del desarrollo con inteligencia artificial ha cambiado rápido. Hace cinco años, acceder a materiales en español sobre machine learning práctico era difícil. Hoy hay más recursos, pero la abundancia de contenido no resuelve el problema de fondo: entender qué estás haciendo cuando entrenas un modelo, y saber interpretar los resultados.
En Neurona Viva trabajamos con participantes de distintos puntos de partida: personas con formación técnica que nunca habían tocado Python, desarrolladores web que quieren ampliar su campo, estudiantes universitarios que buscan complementar la teoría con práctica aplicada. Lo que tienen en común es que quieren entender, no solo ejecutar.
Nuestros módulos están diseñados para ese propósito. Combinamos sesiones en vivo donde se puede preguntar en tiempo real con material grabado para quien necesita repasar a su ritmo. Los ejercicios de código son parte central, no complementos opcionales. Y los proyectos de cierre de módulo son el punto donde todo lo aprendido toma forma concreta.
Operamos desde Medellín pero atendemos participantes de toda Colombia y de otros países hispanohablantes. El formato híbrido nos permite mantener la calidad del acompañamiento independientemente de la ubicación.
¿Quieres conocer los módulos disponibles?
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