Para qué te prepara:
El presente Curso de Machine Learning le proporcionará los conocimientos especializados y relacionados con el Machine Learning. Conocerá las aplicaciones del Big Data al Machine Learning, así como el aprendizaje profundo entre otros.
A quién va dirigido:
El presente curso está dirigido a todas aquellas personas que quieran formarse en el Machine Learning y conocer todo lo relacionado con el mismo. También, la presente formación es un complemento perfecto para todo aquellos desarrolladores o investigadores que quieran iniciarse en este mundo, o que estén en disposición de ocupar un cargo profesional relacionado con la materia.
Titulación:
Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales
Objetivos:
- Conocer el machine learning. - Aprender a aplicar el big data al Machine Learning. - Conocer el Aprendizaje Profundo; el Deep Learning. - Conocer las distintas aplicaciones del Machine Learning.
Salidas Laborales:
Desarrollador / Educación / Investigación
Resumen:
El presente curso le proporcionará una formación especializada en Machine Learning. El Machine Learning hace uso de algoritmos y almacenes de datos para dotar a las máquinas de un sistema de autoaprendizaje de tal manera que con el tiempo vaya perfeccionando su comportamiento de cara a nuevas entradas de información. Este tipo de tecnología es empleada en multitud de sistemas que utilizamos hoy día, desde las redes sociales hasta la publicidad que observamos por internet.
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. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.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.
Temario:
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN.
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL.