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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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96 horas
Becas y Financiación
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sin intereses
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24 Horas
Centro Líder
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formación online
Acompañamiento
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Luis Mora

MADRID

Opinión sobre Programa en Machine Learning

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Alumnos

Plan de estudios de Programa en machine learning

PROGRAMA EN MACHINE LEARNING. No dejes pasar esta oportunidad de hacer este Programa sobre Machine Learning, y apuesta por estudiar en línea y desde cualquier lugar gracias a Euroinnova International Online Education. Compagina tus estudios con tu vida personal y sé capaz de conseguir todas tus metas. ¡Te esperamos!

Resumen salidas profesionales
de Programa en machine learning
El mundo de la inteligencia artificial y el Machine Learning está en plena expansión, creando una necesidad creciente de profesionales con conocimiento en este campo. Nuestro Programa de Machine Learning está diseñado para dotar a los participantes de una comprensión esencial en la materia, abordando desde conceptos introductorios hasta técnicas avanzadas como redes neuronales y deep learning. A lo largo del Programa, se explorará cómo extraer significado de grandes volúmenes de datos mediante métodos de clustering y cómo implementar sistemas de recomendación. Se avanza hacia procesos de clasificación y se introducen las bases del poderoso deep learning, aplicando Python junto con herramientas punteras como Keras y TensorFlow. El enfoque del Programa se centra en estrategias de aprendizaje aplicadas, permitiendo a los participantes desarrollar habilidades prácticas vitales para la industria actual. Al terminar, los alumnos estarán equipados con el conocimiento necesario para aportar en la toma de decisiones basadas en datos y en la elaboración de sistemas inteligentes de elección, sin perder de vista el creciente papel de las redes neuronales. Este Programa es una oportunidad única para quienes deseen sumarse a la revolución de la inteligencia artificial de manera aplicada, adquiriendo y perfeccionando competencias en un sector de alta demanda. Con una estructura orientada a la comprensión y la puesta en práctica de los conceptos, este Programa representa un paso decisivo para ampliar horizontes profesionales.
Objetivos
de Programa en machine learning
- Entender principios de ML. - Dominar técnicas de clustering. - Crear sistemas de recomendación. - Aplicar métodos de clasificación. - Iniciarse en redes neuronales. - Explorar sistemas de elección. - Usar Python, Keras y TensorFlow. - Comprender sistemas neuronales. - Aprehender estrategias de aprendizaje.
Salidas profesionales
de Programa en machine learning
El Programa en Machine Learning abre un espectro amplio de oportunidades laborales. Tras adquirir conocimientos en clasificación, redes neuronales y clustering, podrás desempeñarte en IA, análisis de datos y desarrollo de sistemas de recomendación. Dominarás el Deep Learning con Python, Keras y TensorFlow, lo que te capacita para roles en tecnología avanzada y proyectos de innovación. Conviértete en un profesional versátil en industrias tecnológicas y científicas, liderando la evolución de la inteligencia artificial.
Para qué te prepara
el Programa en machine learning
El Programa en Machine Learning está diseñado para equiparle con habilidades esenciales en IA. Aprenderá a interpretar datos con técnicas de clustering, a construir sistemas de recomendación y a clasificar información crítica. Adquirirá conocimientos prácticos en redes neuronales, abarcando desde los fundamentos hasta su aplicación en Deep Learning con herramientas como Python, Keras y TensorFlow. Además, estudiará estrategias de aprendizaje y sistemas neuronales para mejorar la toma de decisiones en entornos digitales. Este programa le capacita para abordar desafíos actuales en la analítica de datos y la inteligencia artificial.
A quién va dirigido
el Programa en machine learning
El Programa en Machine Learning está diseñado para profesionales y entusiastas de la tecnología que deseen ampliar sus competencias en inteligencia artificial. Con unidades que abarcan desde fundamentos hasta deep learning y redes neuronales con Python, Keras y TensorFlow, es ideal para quienes buscan entender y aplicar técnicas de análisis de datos, sistemas de recomendación y estrategias de aprendizaje automatizado en sus respectivos campos laborales.
Metodología
de Programa en machine learning
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Programa en machine learning

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  1. Machine Learning
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

Titulación de Programa en machine learning

Título de Programa en Machine Learning expedido por Euroinnova International Online Education en colaboración con el Centro de Educación Continua de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental. Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Programa En Machine Learning Ucontinental
Universidad Continental - UCON

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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

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Información complementaria

Programa en Machine Learning

¿Te gustaría especializarte en el uso, cada vez más generalizado, de la inteligencia artificial y del machine learning? ¿Te interesaría adentrarte en el mundo de la analítica de datos y las conexiones de redes neuronales? Si la respuesta es afirmativa, Euroinnova te ofrece este Programa en Machine Learning Perú para que puedas conseguir todo lo que te propongas. ¡No te lo pienses más!

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Programa en Machine Learning

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¿Qué conceptos vas a aprender tras la finalización de este Programa?

Desde hace unos años, cada vez escuchamos más el término inteligencia artificial y está más presente en nuestro día a día, pero muy pocas personas saben lo que es realmente. La inteligencia artificial (IA) no es más que la combinación de algoritmos con el objetivo de crear máquinas que consigan imitar las capacidades que poseen los humanos.

Esta nueva tecnología está presente en más lugares que los que cree la gente; se tiene una falsa concepción de que la inteligencia artificial son simplemente robots que realizan las tareas que las personas no quieren hacer, pero no es así. La IA se encuentra en nuestros teléfonos móviles cuando nos reconoce la cara para desbloquearlo, o en los asistentes de voz como Siri o Alexa que muchas personas usan prácticamente a diario. No solo es usada como asistente personal, su uso abarca numerosos ámbitos como es el agrícola, para mejorar su rendimiento; las finanzas, ayudando a predecir patrones en el mercado para poder realizar recomendaciones; e incluso en el transporte, consiguiendo información en tiempo real sobre el estado de las carreteras y el tráfico.

El machine learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que, al igual que esta, gracias a los algoritmos es capaz de identificar patrones de datos masivos mediante los que se consiguen crear predicciones. La principal diferencia con la IA, es que los procesos realizados por el machine learning se encuentran automatizados, es decir, no es necesario programarlos una vez acaban, sino que vuelve a realizarse automáticamente.

Este análisis predictivo se puede dividir en tres categorías:

  • Aprendizaje supervisado: Necesitan de un aprendizaje previo que les ayuda a tomar decisiones y a realizar predicciones.
  • Aprendizaje no supervisado: No es necesario un conocimiento previos, son capaces de analizar todos los datos y conseguir encontrar patrones que permitan organizar dichos datos.
  • Aprendizaje por refuerzo: Se va aprendiendo en base a sus propios resultados, es decir, que aprende por la experiencia propia. Hace que sus decisiones se basen en un proceso de prueba y error.

Ventajas del uso del machine learning

Cada vez son más las empresas que optan por implantar estos algoritmos, gracias a que los resultados que se van obteniendo tras su uso son cada vez mayores. La mayoría las usan para realizar un mejor análisis de los datos y conseguir más ideas de negocio que puedan usar. Otras ventajas que presenta el uso de esta tecnología son:

  • Mejor servicio al cliente.
  • Disminución de la cantidad de errores.
  • Acciones a modo de prevención de errores.
  • Control de los ciberataques.
  • Detectar posibles fraudes.
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