Curso de Machine Learning Fundamentos

Inteligencia Artificial

Desarrolla tu perfil técnico en Inteligencia artificial. Introdúcete al mundo de Machine Learning.Comprende los desafíos sociales e industriales que plantea la Inteligencia Artificial que ya está entre nosotros. Únete a la revolución de la Inteligencia Artificial. Dificultad Incluye PC Garantía de Aprendizaje

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$125
15 hs
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En este curso aprenderás a

  • Entender el tipo de problemas que se resuelven con Inteligencia Artificial
  • Interpretar conceptos necesarios de estadística para abordar problemas
  • Conocer los principales tipos de algoritmos que se usan en Machine Learning
  • Reconocer los tipos de condicionamiento previo de datos necesarios para Machine Learning
  • Trabajar en Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python, Anaconda, Jupyter Notebook y las librerías de Machine Learning
  • Conocer el flujo de trabajo de Inteligencia Artificial usando Machine Learning

1. La IA como Revolución Social e Industrial

¿Cómo va a afectar la IA la vida de las personas?

Sesgo: Cuando el conocimiento humano es una desventaja

Los mejores avances en Inteligencia Artificial de 2017

Cómo la inteligencia artificial cambiará el concepto del trabajo

Un nuevo mundo lleno de oportunidades y desafíos

Salidas laborales en IA

2. ¿Porqué ML es el futuro?

Estadística de datos

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

¿Qué es Machine Learning?

¿Porqué ML es el futuro?

Flujo de trabajo de Machine Learning: Preparación de los datos, representación

Introducción al uso de las bibliotecas básicas: Pandas, Numpy y matplotlib.pyplot

3. Manejo de datos para Machine Learning

Trabajo con Pandas

Expresiones Regulares

None VS np.nan

GroupBy y sumarización

Variables cuantitativas y cualitativas

De variable categórica a variable Dummy

4. Modelos y Tipos de Algoritmos

Algoritmos de Aprendizaje Automático

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje no-supervisado

Modelos de algoritmos generativos

Modelos de algoritmos discriminativos

Clustering, sistemas de recomendación

Clasificadores y regresores

5. Casting de algoritmos

Competencia “Pole-Position”

Midiendo el desempeño

Analizando los principales algoritmos ante diversos problemas de la vida real

Error Cuadrático Medio

Regresión Lineal

Usando datasets conocidos

Requisitos

Es recomendable contar con conocimientos en Machine Learning Bases o haber realizado el curso de Machine Learning Bases

Modalidad de cursado

Modalidad Presencial

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clases con uso de PC, una por alumno (no tienes que traer tu PC).
  • Coffee Break incluido.
  • Espacio de networking.
  • Posibilidad de volver a tomar el mismo curso gratis.
Modalidad Presencial

Modalidad Distancia

  • Cursos 100% prácticos con grupos reducidos.
  • Clase en tiempo real por video conferencia.
  • Profesor disponible para hacer consultas en vivo.
  • Grabación de las clases disponibles para ver en otro momento.
  • Asistencia administrativa personalizada todos los días.
Modalidad a Distancia

Certificaciones

  • Diploma de asistencia impreso (solo para cursos presenciales)
  • Diploma de asistencia y de aprobación online
  • Certificado Oficial del Ministerio de Educación del GCBA. Ver condiciones
Diploma

Paquetes Promocionales

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Nivel de Dificultad: 2
Mientras más cursos tomes con nosotros irás sumando créditos que podrás canjear por más capacitaciones.
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