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Experto en Machine Learning

Experto en Machine Learning

por GRUPO ATRIUM
  • Lugar/Modalidad:

    Modalidad: Online

  • Duración:

    150 horas

  • 2097 EUR

Prácticas en empresas especializadas

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.

Ventajas del curso: Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Programa De Becas Personalizadas y Acceso a Bolsa de Empleo.

Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

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.

🏅Acreditaciones que tiene el curso


✔ Requisitos

Dirigido a:

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.

🏁 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.

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

Claustro de profesores:

Daniel Martínez García

Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de ID 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.

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