Modalidad
Online
Duración - Créditos
200 horas - 8 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Centro Líder
formación online
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CLASIFICACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS DE ELECCIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
Plan de estudios
Titulación de curso de machine learning online
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
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Curso de Machine Learning Online
El machine learning y la inteligencia artificial son dos de las tecnologías más innovadoras del siglo XXI. Juntos, prometen revolucionar muchas industrias y abrir nuevas posibilidades para la resolución de problemas. El machine learning tiene el potencial de resolver problemas de forma autónoma que actualmente no pueden resolver otras herramientas tradicionales, mientras que la IA puede ayudar a automatizar tareas difíciles y mejorar la toma de decisiones. Ambas tecnologías tienen un inmenso potencial para su uso en áreas como la atención médica, las finanzas, la fabricación y más.
¿En qué consiste el machine learning?
Cuando nos referimos al machine learning estamos hablando de una especialización dentro del ámbito de la inteligencia artificial donde a través del desarrollo de algoritmos podemos ofrecerle a los ordenadores la capacidad de detectar patrones dentro de grandes volúmenes de datos, gracias a esto pueden elaborar de forma autónoma predicciones a través de los cuales realizar acciones de forma autónoma, siendo capaz de desarrollar estas soluciones por ellos mismos sin la necesidad de tener una programación detrás.
Esta tecnología ha ido adquiriendo más importancia a lo largo de los años, en la actualidad es una de las más importantes al existir un gran aumento en el volumen de datos gracias a la digitalización y la recogida de estos a través de todas las tecnologías que se utilizan en nuestro día a día.
Dentro del machine learning podemos diferenciar entre distintos tipos de algoritmos, los más conocidos son los de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
¿Qué relación presenta el machine learning con la inteligencia artificial?
Actualmente, La Inteligencia Artificial y el Big Data son dos de las tecnologías más poderosas en la actualidad. Ambos se han utilizado para lograr resultados increíbles. La unión entre estas dos tecnologías se está volviendo cada vez más importante a medida que las empresas se esfuerzan por aumentar la eficiencia y tomar mejores decisiones. La Inteligencia Artificial se puede utilizar para analizar, grandes conjuntos de datos y descubrir información valiosa que, de otro modo, permanecería oculta. También se puede utilizar para automatizar tareas mundanas, liberando recursos para trabajos más importantes.
¿En qué consiste los programas de Chatbots?
Los chatbots son programas informáticos que utilizan inteligencia artificial para interactuar con las personas de manera conversacional. Se pueden usar para responder preguntas, brindar servicio al cliente y automatizar tareas. Se están volviendo cada vez más populares a medida que las empresas buscan formas de mejorar la experiencia del cliente y reducir costos. La tecnología detrás de los chatbots ha existido durante décadas, pero ahora se usa en una amplia variedad de aplicaciones, como comercio electrónico, banca, atención médica y más. Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural y los algoritmos de aprendizaje automático, estos, se están volviendo más inteligentes y capaces de comprender la intención del usuario.
Conoce los modelos de machine learning con Euroinnova
Podemos encontrar diferentes categorías en función de una serie de factores, las principales categorías en las que se dividen los métodos de actuación y los modelos de machine learning son los siguientes:
- Machine Learning Supervisado, este se encarga de usar conjuntos de datos que están etiquetados para el entrenamiento de los algoritmos, gracias a estos se consigue una predicción precisa de los datos. Ejemplo de esto puede ser el funcionamiento de las conocidas como redes neuronales.
- Machine Learning No Supervisado, en este caso se realizan análisis y agrupaciones de datos que no se encuentran etiquetados, esto permite al algoritmo detectar un patrón sin la necesidad de que intervenga un humano. Un ejemplo de algoritmos que se utilizan pueden ser los de agrupación probabilística o las redes neuronales.
- Aprendizaje Semisupervisado, en este caso se realizan combinaciones de datos etiquetados y no etiquetados, entrenando esta actividad para que la clasificación se efectúe de forma adecuada y se determinen las características del modelo.
Sigue leyendo sobre esta materia y no dudes en visitar este blog ofrecido por Euroinnova: Overfitting en machine learning: ¿por qué evitarlo?
Razones por las que realizar esta formación especializada en machine learning
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Otras opciones formativas que puedes encontrar son las siguientes:
- Curso en Machine Learning Predictivo.
- Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0.
- Especialización en Inteligencia Artificial Aplicada.
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