Diplomado en Aprendizaje Informático Automático
Diplomado
Online
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Duración
6 Semanas
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Inicio
Fechas disponibles
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Campus online
Sí
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Clases virtuales
Sí
La inteligencia artificial ha venido para quedarse. En los próximos años jugará un papel fundamental en todo el tejido industrial y supondrá una revolución a nivel mundial. En este programa se profundizará en una parte importante de la inteligencia artificial
como es el aprendizaje automático. El objetivo de este programa es desarrollar todo el proceso de minería de datos poniendo el foco en el proceso de aprendizaje automático.
Información importante
Documentación
- 148diplomado-aprendizaje-informatico-automatico-latam.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Examinar el proceso de minería de datos
Fundamentar los tipos de aprendizaje automático
Analizar las técnicas de aprendizaje automático adecuadas para cada tipo de problema
Examinar los paradigmas actuales de la inteligencia artificial
Objetivos específicos
Evaluar las habilidades adquiridas en el proceso de pasar de información a conocimiento
Desarrollar los diferentes tipos de aprendizaje automático
Analizar las métricas y métodos de validación de los distintos algoritmos de aprendizaje automático
Compilar las diferentes implementaciones de los distintos métodos de aprendizaje automático
El objetivo de esta especialización es capacitar a los profesionales en Aprendizaje Informático Automático, con los conocimientos y habilidades necesarios para realizar su actividad, utilizando los protocolos y técnicas más avanzados del momento. Mediante un planteamiento de trabajo totalmente adaptable al alumno, este Diplomado le llevará progresivamente a adquirir las competencias que le impulsarán hacia un nivel profesional superior. Una capacitación única diseñada por profesionales con amplia
experiencia en el sector.
Este Diplomado en Aprendizaje Informático Automático contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.
El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.
Título: Diplomado en Aprendizaje Informático Automático
Nº Horas Oficiales: 150 h.
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Opiniones
Materias
- Informática
- Aprendizaje automático
- Preprocesamiento de datos
- Regresión
- Red neuronal
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Aprendizaje automático
1.1. El conocimiento en bases de datos
1.1.1. Preprocesamiento de datos
1.1.2. Análisis
1.1.3. Interpretación y evaluación de los resultados
1.2. Machine Learning:
1.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.2. Aprendizaje por refuerzo
1.2.3. Aprendizaje semisupervisado. Otros modelos de aprendizaje
1.3. Clasificación
1.3.1. Árboles de decisión y aprendizaje basado en reglas
1.3.2. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y algoritmos de vecinos más cercanos (KNN)
1.3.3. Métricas para algoritmos de clasificación
1.4. Regresión
1.4.1. Regresión lineal y regresión logística
1.4.2. Modelos de regresión no lineales
1.4.3. Análisis de series temporales
1.4.4. Métricas para algoritmos de regresión
1.5. Clustering
1.5.1. Agrupamiento jerárquico
1.5.2. Agrupamiento particional
1.5.3. Métricas para algoritmos de Clustering
1.6. Reglas de asociación
1.6.1. Medidas de interés
1.6.2. Métodos de extracción de reglas
1.6.3. Métricas para los algoritmos de reglas de asociación
1.7. Multiclasificadores
1.7.1. “Bootstrap Aggregation” o “Bagging”
1.7.2. Algoritmo de “Random Forests”
1.7.3. Algoritmo de “Boosting”
1.8. Modelos de razonamiento probabilístico
1.8.1. Razonamiento probabilístico
1.8.2. Redes bayesianas o redes de creencia
1.8.3. “Hidden Markov Models”
1.9. Perceptrón Multicapa
1.9.1. Red neuronal
1.9.2. Aprendizaje automático con redes neuronales
1.9.3. Descenso del gradiente, “backpropagation” y funciones de activación
1.9.4. Implementación de una red neuronal artificial
1.10. Aprendizaje profundo
1.10.1. Redes neuronales profundas. Introducción
1.10.2. Redes convolucionales
1.10.3. Sequence Modeling
1.10.4. Tensorflow y Pytorch
Diplomado en Aprendizaje Informático Automático