Course Overview
Bienvenidos al curso de Machine Learning, donde exploraremos el emocionante mundo del aprendizaje automático. En este curso, descubriremos cómo las máquinas pueden aprender a partir de datos, identificar patrones y hacer predicciones precisas sobre el futuro.
Durante el curso, profundizaremos en los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, regresión, clasificación y clustering. También exploraremos cómo aplicar el aprendizaje automático en diferentes dominios, desde la detección de fraudes hasta el reconocimiento de voz y la visión por computadora.
Además, aprenderás cómo usar bibliotecas de aprendizaje automático populares como TensorFlow y Scikit-learn, y también cómo implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Python, un lenguaje de programación muy utilizado en el campo.
Con este cursos estarás equipado con el conocimiento y las habilidades necesarias para construir tus propios modelos de aprendizaje automático y resolver problemas del mundo real. ¡Comencemos a aprender juntos!
¿Qué aprenderás en este curso?
- Un temario completo de ” Machine Learning ” dividido en 8 unidades de aprendizaje.
Al finalizar
- Aprenderás los fundamentos de deep learning y cómo aplicar técnicas de deep learning para resolver problemas de clasificación y regresión
- Aplicaras técnicas de toma de decisiones para resolver problemas del mundo real.
- Obtendrás técnicas de análisis de decisión para tomar decisiones basadas en datos.
- Conocerás como funcionan las redes neuronales y cómo se pueden aplicar para la clasificación y regresión
- Aprenderás cómo utilizar técnicas de clasificación para predecir clases de variables categóricas.
- Realizarás análisis de regresión y cómo utilizarlo para predecir valores continuos.
- Utilizarás técnicas de análisis exploratorio de datos y visualización para comprender los datos de entrada.
Dirigido a
A todas las personas que trabajen con grandes conjuntos de datos y desee extraer información valiosa de ellos puede beneficiarse del aprendizaje automático.
Requisitos
- PC, pequeños conocimientos de básicos de programación, así como una comprensión sólida de conceptos matemáticos como álgebra lineal, cálculo, estadística y probabilidad.
Curriculum
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TEMARIO
- UNIDAD 1: Casos aplicativos en Comprensión de los datosCopy
- UNIDAD 2: Casos aplicativos en RegresiónCopy
- UNIDAD 3: Casos aplicativos en ClasificaciónCopy
- UNIDAD 4: Casos aplicativos en Redes NeuronalesCopy
- UNIDAD 5: Casos aplicativos en Fundamentos para la toma de decisionesCopy
- UNIDAD 6: Ejercicios en Aplicaciones para la toma de decisionesCopy
- UNIDAD 7: Ejercicios en Inferencia causalCopy
- UNIDAD 8: Casos aplicativos en Deep learningCopy