Para qué te prepara:
Con este Diplomado en Machine Learning tendrás la posibilidad de aprender todo lo necesario para adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial, además de los lenguajes utilizados para la implementación de estas tecnologías. También aprenderás a utilizar algoritmos y a aplicarlos sobre diferentes estrategias de aprendizaje, como en el entrenamiento de redes neuronales y la representación de gráficos por ordenador.
A quién va dirigido:
Este Diplomado en Machine Learning puede ir dirigido a todos aquellos apasionados de la inteligencia artifical que desean dedicarse profesionalmente al desarrollo de software inteligente, o que simplemente desean conocer más acerca de esta profesión. Además, trabajadores del sector del Machine Learning que desean especializarse en este sector.
Titulación:
Titulación Universitaria de Diplomado en Machine Learning otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU)
Objetivos:
- Saber de primera mano todo lo que rodea al Machine Learning. - Conocer el proceso a realizar en este sector, tener la posibilidad de aprender sus virtudes y debilidades. - Tener la posibilidad de conocer los lenguajes de programación utilizados por los expertos en Machine Learning. - Aprender a diferenciar entre Deep Learning, Machine Learning y Artificial Intelligence. - Asimilar el funcionamiento de las redes Neuronales.
Salidas Laborales:
Las salidas profesionales de este Diplomado en Machine Learning son las de ingeniero de machine learning y de inteligencia artificial. En general, te forma para crear productos y servicios basados en la inteligencia artificial, como el desarrollo de chatbots. Desarrolla tu carrera profesional y adquiere una formación avanzada y amplia las fronteras de este sector.
Resumen:
Gracias a este Diplomado en Machine Learning podrás conocer de primera mano las diferentes tecnologías utilizadas en el mundo del machine learning. Al finalizarlo, el alumno tendrá conocimientos sobre la inteligencia artificial y comprenderá por qué es una de las tecnologías que más inversiones genera. Sin olvidar que, gracias al estudio de las redes neuronales, el alumno será capaz de ayudar a los ordenadores a tomar decisiones inteligentes con asistencia humana limitada. Por último, el alumno tendrá la posibilidad de estudiar diferentes lenguajes de programación con los que se trabaja hoy en día en este sector, de manera que pueda aplicar sus conocimientos en el que mejor se adapte a cada circunstancia.
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.
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. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE