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Diplomado en Machine Learning

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Sobre este curso

Este Diplomado en Machine Learning está dirigido a profesionales de la informática, analistas de datos, ingenieros/as y también para cualquier persona interesada en adentrarse en el mundo del Machine Learning. No se requieren conocimientos previ...

Titulación universitaria

150 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Machine Learning Y Deep Learning

Grados

Titulación de Diplomado en Machine Learning

Titulación de Diplomado en Machine Learning con 150 horas expedida por Euroinnova International Online Education y la Universidad SEK

Vídeo de universitarios opinando sobre la Universidad San Estanislao de Kostka

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Objetivos

Comprender los fundamentos del Machine Learning y sus aplicaciones.

Identificar y diferenciar diversos algoritmos de aprendizaje automático.

Explorar ejemplos prácticos de aplicaciones de Machine Learning.

Discernir entre Machine Learning y Deep Learning, comprendiendo sus diferencias y similitudes.

Dominar la implementación de sistemas de recomendación y clustering.

Desarrollar habilidades en la clasificación de datos y selección de algoritmos apropiados.

Contenido

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

Machine Learning
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

Introducción
Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN

Clasificadores
Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

Componentes
Aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación

UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo

UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES

Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

Entrada y salida de datos
Entrenar una red neuronal
Gráficos computacionales
Implementación de una red profunda
El algoritmo de propagación directa
Redes neuronales profundas multicapa

Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Para qué te prepara

Este Diplomado en Machine Learning te prepara para comprender y aplicar el Machine Learning en una variedad de contextos. Aprenderás a desarrollar sistemas de recomendación, clasificar datos y construir redes neuronales profundas. Al finalizar el curso, estarás listo/a para abordar proyectos de Machine Learning en la industria de la salud, marketing, finanzas o investigación, entre otros muchos sectores.

A quién va dirigido

Oportunidades profesionales

Al finalizar este Diplomado en Machine Learning estarás preparado/a para desempeñarte en esta área y podrás optar a diferentes puestos laborales como en análisis de datos, ingeniería de Machine Learning, desarrollo de sistemas, consultoría en proyectos de Machine Learning, investigación en Inteligencia Artificial, automatización y optimización de procesos.