Módulo 1: Introducción a FastAPI
Lección 1 - ¿Qué es FastAPI y por qué usarlo para Machine Learning?
Lección 2 - Instalación de FastAPI y creación de un proyecto básico
Lección 3 - Conceptos básicos de FastAPI: rutas, parámetros y respuestas

Módulo 2: Integración de modelos de Machine Learning en FastAPI
Lección 1 - Preparación de un modelo de Machine Learning para su uso en FastAPI
Lección 2 - Creación de una ruta en FastAPI para realizar predicciones con un modelo de Machine Learning
Lección 3 - Validación de datos de entrada en FastAPI para modelos de Machine Learning

Módulo 3: Documentación y pruebas en FastAPI
Lección 1 - Generación automática de documentación en FastAPI
Lección 2 - Pruebas de integración de APIs en FastAPI
Lección 3 - Uso de Pydantic para definir esquemas de datos en FastAPI

Módulo 4: Despliegue y escalabilidad en FastAPI
Lección 1 - Despliegue de una API de FastAPI en la nube
Lección 2 - Configuración de CORS en FastAPI para permitir solicitudes desde otros dominios
Lección 3 - Escalabilidad de APIs en FastAPI con herramientas como Celery y Redis

Módulo 5: Seguridad en FastAPI
Lección 1 - Autenticación y autorización en FastAPI
Lección 2 - Protección contra ataques comunes en APIs con FastAPI
Lección 3 - Uso de HTTPS y cifrado en FastAPI para garantizar la seguridad de los datos

Nota: Este contenido programático puede ser adaptado y ampliado según las necesidades y objetivos del curso.