Descripción del curso
Este curso especializado está diseñado para brindarte una formación integral en el uso de Python para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning). A lo largo del programa, adquirirás conocimientos teóricos y prácticos que te permitirán implementar algoritmos avanzados, manejar herramientas y bibliotecas especializadas, y aplicar técnicas de modelado predictivo en diversos contextos. El curso se estructura en módulos que abarcan desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de aprendizaje automático, asegurando una comprensión profunda y aplicada de los conceptos.
¿Qué voy a aprender?
1.-¿Qué es Machine Learning?
2.-Tipos de aprendizaje: supervisado,
3.-no supervisado y por refuerzo
4.-Ejemplos de aplicaciones de Machine Learning
5.-Herramientas y bibliotecas populares de
6.-Machine Learning
7.-Recolección y obtención de datos
8.-Limpieza y análisis exploratorio de datos
9.-Transformación y normalización de datos
10.-Selección de características relevantes
11.-Ejemplos prácticos de limpieza de datos
12.-Regresión lineal y regresión logística
13.-Máquinas de soporte vectorial (SVM)
14.-Árboles de decisión y bosques aleatorios
15.-Evaluación y selección de modelos, teniendo
16.-como alimento la data procesada del capítulo
17.-anterior
18.-Clustering: K-Means, DBSCAN,
19.-Hierarchical Clustering
20.-Reducción de dimensionalidad: PCA
21.-(Análisis de Componentes Principales)
22.-Evaluación y selección de modelos, teniendo
23.-como alimento la data procesada del capítulo
anterior
24.- Introducción a las redes neuronales
25.-Redes neuronales convolucionales (CNN)
26.-para casos prácticos
27.-Redes neuronales recurrentes (RNN) y LSTM
28.-para procesamiento de secuencias de
29.-tiempo
30.-Hiperparámetros y su ajuste
31.-Regularización para evitar el sobreajuste
32.-Validación cruzada
33.-Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
34.-y modelos de lenguaje
35.-Machine Learning en imágenes médicas
36.-Uso de modelos generativos
37.-Desarrollo de un proyecto de Machine
38.-Learning presentando un informe tipo
39.-paper, ppts y código
40.-Presentación de los resultados del
41.-proyecto final
42.-Evaluación de proyecto
¿A quiénes va dirigido el curso?
- Profesionales del sector público y privado, con especial énfasis en aquellos que realicen o deseen hacer análisis sobre diferentes cantidades de datos de diferente naturaleza, como por ejemplo economistas, estadísticos, ingenieros, administradores o profesionales de carreras afines dentro del ámbito de las tecnologías de la información y comunicación (TIC), entre otros.
Contenido del curso
- Módulo 1
- Duración:01:32:00
- 1 Sesión
MasterClass 22/07/2024
- Sesión 1
MasterClass
Duración: 01:32:00- Módulo 2
- Duración:01:58:00
- 1 Sesión
Introducción 05/08/2024
- Sesión 1
Sesión Introductoria
Duración: 01:58:00- Módulo 3
- Duración:02:54:48
- 1 Sesión
Sesión 01 12/08/2024
- Sesión 1
Sesión 01
Duración: 02:54:48- Módulo 4
- Duración:03:15:47
- 1 Sesión
Sesión 02 - 19/08/2024
- Sesión 1
Sesión 02
Duración: 03:15:47- Módulo 5
- Duración:02:42:09
- 1 Sesión
Sesión 03 - 26/08/2024
- Sesión 1
Sesión 03
Duración: 02:42:09- Módulo 6
- Duración:02:41:07
- 1 Sesión
Sesión 04 - 02/09/2024
- Sesión 1
Sesión 04
Duración: 02:41:07- Módulo 7
- Duración:00:00:00
- 1 Sesión
Sesión 05 - 09/09/2024
- Sesión 1
Sesión 05 - 09/09/2024
- Módulo 8
- Duración:03:16:19
- 1 Sesión
Sesión 06 - 16/09/2024
- Sesión 1
Sesión 06 - 16/09/2024
Duración: 03:16:19- Módulo 9
- Duración:03:01:54
- 1 Sesión
Sesión 07 - 23/09/2024
- Sesión 1
Sesión 07 - 23/09/2024
Duración: 03:01:54- Módulo 10
- Duración:02:17:05
- 1 Sesión
Sesión 08 - 07/10/2024
- Sesión 1
Sesión 08 - 07/10/2024
Duración: 02:17:05- Módulo 11
- Duración:02:14:32
- 1 Sesión
Sesión 09 - 14/10/2024
- Sesión 1
Sesión 09
Duración: 02:14:32Valoraciones
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Cristian Rafael
Comentarios del curso
Cristian Rafael
Luis Henrry
EDUARDO LEONIDAS
muy bueno
Randy
Jesús