Diplomado en Diseño y Desarrollo de Sistemas Inteligentes en Data Science.
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
Un sistema inteligente es capaz de resolver problemas complejos y multidisciplinares de manera automática, dando soporte a las decisiones de un grupo de expertos en distintas áreas. De esta forma, se puede encontrar un programa para dar soporte en
telemedicina hasta un sistema inteligente para tratar y analizar datos. Por esta razón, los ingenieros informáticos deben ser capaces de programar un modelo que se adapte a las necesidades de una empresa y para ello, deben contar con un conocimiento especializado en este campo.
Información importante
Documentación
- 225diplomado-diiseno-desarrollo-sistemas-inteligentes-data-science.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
Información relevante sobre el curso
Objetivos generales
Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada
Proponer técnicas y objetivos para ser lo más productivos posible según el departamento
Objetivos específicos
Analizar el paso de información a conocimiento
Desarrollar los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático
Examinar las métricas y puntuaciones para cuantificar la calidad de los modelos
Implementar los distintos algoritmos de aprendizaje automático
Identificar los modelos de razonamiento probabilístico
Asentar las bases del aprendizaje profundo
El conocimiento proporcionado en este programa ayudará a los ingenieros informáticos a conocer las diferentes técnicas de aprendizaje automático, así como los diferentes tipos que existen, a saber, supervisado, por refuerzo, entre otros. De esta forma, se
consolidarán como un agente cambiante y dispuesto a ofrecer nuevas propuestas para beneficio de todos.
Este Diplomado en Diseño y Desarrollo de Sistemas Inteligentes en Data Science contiene el programa más completo y actualizado del mercado.
Tras la superación de la evaluación por parte del alumno, éste 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 carreras profesionales.
Título: Diplomado en Diseño y Desarrollo de Sistemas Inteligentes
en Data Science
N.º Horas Oficiales: 150 h.
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Opiniones
Materias
- Diseño
- Sistemas inteligentes
- Algoritmos
- Redes neuronales
- Informática
Profesores
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor
Temario
Módulo 1. Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes
1.1. Preprocesamiento de datos
1.1.1. Preprocesamiento de datos
1.1.2. Transformación de datos
1.1.3. Minería de datos
1.2. Aprendizaje automático
1.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.2. Aprendizaje por refuerzo
1.2.3. Otros paradigmas de aprendizaje
1.3. Algoritmos de clasificación
1.3.1. Aprendizaje automático inductivo
1.3.2. SVM y KNN
1.3.3. Métricas y puntuaciones para clasificación
1.4. Algoritmos de regresión
1.4.1. Regresión lineal, regresión logística y modelos no lineales
1.4.2. Series temporales
1.4.3. Métricas y puntuaciones para regresión
1.5. Algoritmos de agrupamiento
1.5.1. Técnicas de agrupamiento jerárquico
1.5.2. Técnicas de agrupamiento Particional
1.5.3. Métricas y puntuaciones para clustering
1.6. Técnicas de reglas de asociación
1.6.1. Métodos para la extracción de reglas
1.6.2. Métricas y puntuaciones para los algoritmos de reglas de asociación
1.7. Técnicas de clasificación avanzadas. Multiclasificadores
1.7.1. Algoritmos de Bagging
1.7.2. Clasificador “Random Forests”
1.7.3. “Boosting” para árboles de decisión
1.8. Modelos gráficos probabilísticos
1.8.1. Modelos probabilísticos
1.8.2. Redes bayesianas. Propiedades, representación y parametrización
1.8.3. Otros modelos gráficos probabilísticos
1.9. Redes neuronales
1.9.1. Aprendizaje automático con redes neuronales artificiales
1.9.2. Redes feedforward
1.10. Aprendizaje profundo
1.10.1. Redes feedforward profundas
1.10.2. Redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia
1.10.3. Herramientas para implementar redes neuronales profundas
Diplomado en Diseño y Desarrollo de Sistemas Inteligentes en Data Science.