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Programa
LasOposiciones.net ha seleccionado de entre 325 Cursos Ingeniería Sistemas Información ,este Curso para ti. El Curso Experto en Machine Learning se imparte en modalidad Online.¿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.
Salidas Laborales
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.
Otros Datos: 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.
Requisitos
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 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.
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.