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Temario

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)

MÓDULO 2. DESARROLLO DE DEEP LEARNING

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
El Machine Learning ha emergido como un factor clave para desentrañar patrones complejos y tomar decisiones informadas. Esta Especialización en Machine Learning te permitirá comprender los fundamentos y aplicaciones de esta tecnología. Explorar la clasificación de algoritmos de aprendizaje automático y discernir entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son pasos cruciales en este recorrido. Además, adentrarse en la extracción de estructura de datos mediante algoritmos de clustering y sistemas de recomendación ofrece herramientas poderosas para entender y aprovechar la información contenida en grandes conjuntos de datos. Conocer estos aspectos es esencial para aquellos que buscan sacar el máximo provecho de la avalancha de datos disponible en la actualidad.

Objetivos
- Comprender los principios esenciales del Machine Learning y sus tipos de algoritmos. - Identificar técnicas de extracción de estructura en datos y clustering. - Dominar sistemas de recomendación y su implementación en proyectos reales. - Desarrollar habilidades para la clasificación efectiva de datos. - Adquirir conocimientos profundos sobre redes neuronales y Deep Learning. - Implementar redes neuronales en Python usando Keras y TensorFlow. - Aplicar estrategias de aprendizaje para entrenar y evaluar modelos de Machine Learning.
Salidas profesionales
Con esta Especialización en Machine Learning, podrás ejercer como científico de datos, ingeniero de Machine Learning, desarrollador de modelos predictivos y especialista en sistemas de recomendación. Además, podrás adentrarte en industrias tecnológicas, financieras, de salud, entre otras, aplicando Machine Learning para optimizar procesos y generar valor empresarial.
Para qué te prepara
Esta Especialización en Machine Learning te prepara para enfrentar proyectos de Machine Learning. A través de la comprensión profunda de algoritmos y técnicas avanzadas, podrás diseñar sistemas de recomendación y clasificación, permitiendo una toma de decisiones informada. Al finalizar, estarás capacitado para aplicar Machine Learning y Deep Learning en diversas industrias, contribuyendo a soluciones innovadoras y a la transformación digital.

A quién va dirigido
Esta Especialización en Machine Learning está diseñada para profesionales y estudiantes con un interés real en la Inteligencia Artificial, Machine Learning, ciencia de datos y programación. Es ideal para ingenieros, analistas de datos, científicos de datos y desarrolladores que deseen profundizar en Machine Learning y explorar las aplicaciones prácticas del Deep Learning.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de especialización en machine learning

Diploma de acreditación de la Especialización en Machine Learning con valor curricular expedido por la Universidad Da Vinci.
UDAVINCI
UDAV_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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Especialización en Machine Learnin

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Especialización en Machine Learnin

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Machine Learning se trata de una disciplina que se encuentra dentro de la Inteligencia artificial y mediante la cual se tiene la capacidad de identificar los patrones en los datos masivos al mismo tiempo que se pueden elaborar predicciones. 

Machine learning está compuesto de una serie de tipos distintos de modelos de aprendizaje automática, al mismo tiempo que hace uso de distintas técnicas algorítmicas y, dependiendo del resultado que hayamos obtenido, debemos hacer uso de un modelo de aprendizaje o de otro. El principal objetivo de los algoritmos de machine learning es el de hacer una clasificación de las cosas y, de este modo, poder identificar distintos patrones, proyectar los resultados y hacer una toma de decisiones que esté fundamentada. Es posible hacer uso de un único algoritmo, pero también se pueden combinar distintos algoritmos y, de este modo, poder obtener una mayor eficacia. 

Tipos de algoritmos de machine learning

Dentro de machine learning podemos encontrar tres tipos distintos de algoritmos, estos son los siguientes: 

· Aprendizaje supervisado: se trata de un algoritmo el cual cuenta con un aprendizaje de carácter previo que está basado en un sistema de etiquetas que están asociadas a una serie de datos que tienen permitido realizar una serie de decisiones. Un claro ejemplo de este tipo de algoritmo es un detector de spam.

· Aprendizaje no supervisado: se trata de algoritmos los cuales no cuentan con un conocimiento previo. Estos algoritmos hacen un enfrentamiento a lo que se conoce como el caos de datos y cuya finalidad es la de poder encontrar una serie de patrones mediante los cuales sea posible organizar los datos de alguna manera. 

· Aprendizaje por refuerzo: se trata del algoritmo menos usado. En este caso, lo que se pretende es que un algoritmo aprenda partiendo desde su propia experiencia, es decir, que pueda tomar la mejor decisión de cara a distintas situaciones. 

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