Curso Inteligencia Artificial
y Machine Learning

El Machine Learning es una de las ramas de la inteligencia artificial, la idea es desarrollar algoritmos que sean capaces de aprender del análisis de datos y detectar patrones, permitiéndoles anticiparse o incluso, actuar en consecuencia si están programados para ello. A pesar de que esto no es nuevo, pues ya se encuentra en muchas de las tecnologías que utilizamos hoy día, apenas se ha desarrollado un mínimo del potencial que habita en la inteligencia artificial.

Sobre el Curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Se trata de un curso intensivo en donde trabajarás mucho, pero donde encontrarás la satisfacción de dominar una profesión con futuro en apenas unos meses.

En la parte de Machine Learning aprenderás a razonar como lo hace un científico de datos, viendo lo que significa cada aplicación de cada algoritmo, debatirás la idoneidad de las diferentes soluciones y verás cómo se pueden interpretar creando conocimiento y aportando valor a los diferentes problemas de los clientes. Todo ello programando en el entorno de Rstudio, Google Colab, Knime y H2O.

En la parte de Python aprenderás todos los conceptos de programación del lenguaje con mayor tasa de crecimiento en la actualidad. Podrás aplicarlo a Machine Learning, así como a Internet de la cosas, Blockchain, desarrollos de páginas web, etc.

 Duración:

200 Horas / 3-5 meses

 Modalidad:

Presencial, Telepresencial y Online

 Requisitos Previos:

Conocimientos básicos de informática e internet

Para qué te prepara este curso:

Con este curso práctico estarás preparado para ejercer una profesión como científico de datos, profesional con conocimientos empresariales, estadísticos y de programación, aportando soluciones diferentes a las que trabaja a través de los lenguajes de programación. También podrás evolucionar a programador de Python con unos fundamentos sólidos de estadística y de algoritmos predictivos.

Temario:

Formación Técnica

Introducción

Introducción
Conceptos básicos, marco competitivo actual y tendencias futuras.

Power BI
Instalación, presentación del entorno, elaboración de aplicaciones básicas.

Introducción a R
Instalación de R y Rstudio. Presentación del entorno. Conceptos básicos de trabajo: importación de vistas y librerías.

Tidyverse
Presentación de la librería. Utilización de dplyr con ejemplos de programación.

Ggplot2
Introducción a la gramática de gráficos. Ejemplos de programación de las principales opciones. Presentación del material de consulta en Internet.

Power BI con Ggplot2 sobre R
Programación desde Power BI con Ggplot2 sobre R.

Anaconda
Instalación. Presentación del entorno y carga de librerías. Presentación de Jupyter bajo Python y R. Ejemplos básicos de exploración de datos con ggplot y pandas-profiling. Ejemplos básicos de Python. Ejercicios tutorizados.

Knime
Instalación. Presentación del entorno y carga de librerías. Tratamiento de flujo de datos. Ejemplos básicos de flujo. Ejercicios de programación tutorizados.

Formación Específica

Lenguaje

R/parte 1, R/Parte 2, Operadores.

Objetivos

Vectores/parte 1, Vectores/Parte 2, Dataframe/Parte 1, Datafrane/parte 2 Dataframe/parte 3 Listas Series de Tiempo.
Bucles/parte 1 Bucles/parte 2 Funciones Visualizacion Paquete CARET: SPAM.

Datos MNIST
Que es MNIST Datos MNIST/parte 1.Datos MNIST/ Parte 2.
Métodos de Machine Learning
Clasificacion dígitos MNIST. NAIVE BAYES. – Metodo Maive
Mayes sobre MNIST. Near Zero Value. Principal Component Analyst. Random Forest. Proyecto con Naive Bayes.

Metodo Ramdom Forest sobre MNIST
Proyecto con Random Forest.

Metodo Suppor Vector Machine (SVM)
Metodo SVM sobre MNIST. Redes Neuronales (Neuranet().

Metodo Neuranet sobre MNIST
Proyecto Redes Neuronales. Singular Value Descomposition (SVD) y K Nearest Neighbours (KNN).

Metodo SVD –KNN sobre MNIST
Proyecto con SVM Histogram of Oriented Gradients (HOG).

Metodo HOG-KNN
sobre MNIST. Proyecto con K-NN.

Proyecto & certificación
Al finalizar las clases de la formación específica realizarás, con la supervisión de tu tutor, un Proyecto de implantación sobre los conocimientos adquiridos.
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