Curso Experto en Machine Learning

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A distancia / Online

  

Convocatoria Abierta

  

150 horas

  

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Descripción

¿Qué es Machine Learning?

Es una de las ramas de la inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente identificando patrones entre millones de datos.

Objetivos

• Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Machine Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
• Entender y saber aplicar los algoritmos de Machine Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
• Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales que impliquen técnicas de Machine Learning, big data y computación en la nube.

Requisitos

• Estudiantes que posean conocimientos básicos de programación y deseen empezar su andadura profesional como científicos de datos.
• Trabajadores del sector tecnológico que quieran progresar en su carrera.
• Jefes de proyecto que deseen liderar eficientemente proyectos de Inteligencia Artificial.

Temario

Módulo 1: Nociones teóricas iniciales

  • Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?
  • Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
  • Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
  • Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas
  • Programación en Python
  • Linux Shell essentials
  • Visión general de las herramientas Cloud disponibles
  • Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…
  • Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…)
Módulo 3: Algoritmos de Machine Learning y su implementación  
  • ¿Qué es un modelo de machine learning?¿Qué es el entrenamiento? ¿Cómo valido que mis modelos generalizan correctamente?
  • Regresión Lineal
  • Regresión Logística
  • Algoritmos de agrupamiento (K-Means, Clustering espectral, Clustering jerárquico…)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Árboles de Decisión y Random Forests
  • K Nearest Neighbors (KNN)
  • Redes Bayesianas
  • Modelos Ocultos de Markov
  • Algoritmos de reducción de la dimensionalidad (PCA, t-SNE…)
  • Multi Layer Perceptron
  • Algoritmos de selección de modelos y búsqueda inteligente de hiper parámetros (grid search, random search, cross validation…)
  • Modelos Ensemble y Sistemas multi-agente

Salidas

  • Científico de datos especializado en Machine Learning.
  • Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
  • Liderar proyectos como experto en machine learning.

Convocatorias

Convocatoria Abierta

Financiación

Programa de becas personalizadas. OFERTA BLACK FRIDAY: Descuento del 60%: precio del curso 3300€, se queda a 1320€

Profesores

Claustro de profesores:
Daniel Martínez García
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de I+D en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.

Metodología

Otros Datos: Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Acceso a Bolsa de Empleo.
 Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.

 

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