Detalles del curso

calendar

Comienzo

Por definir

clock

Viernes

16:00-20:00

Sábado

09:00-13:00

hourglass

Duración

20 horas

information

Precio

1.000€

¿De qué trata el curso en Applied Machine Learning?

Applied machine learning hace referencia a la aplicación de técnicas de machine learning para la resolución de problemas del día a día. Frente a la conocida como true machine learning, campo de investigación orientado a la obtención de soluciones que emulen la forma de razonamiento humana, el applied machine learning tiene un propósito práctico. Gracias a esta visión práctica, el applied machine learning se está convirtiendo, si no se ha convertido ya, en una herramienta esencial en entornos de operación y negocio.

El presente curso sirve como introducción al concepto de applied machine learning. Partiendo de los fundamentos sobre los que se asienta machine learning, se realiza un recorrido por las distintas técnicas existentes, así como una revisión de casos de uso que ayuden a entender el valor del machine learning en ámbitos industriales y empresariales.

En colaboración con:

Objetivos del curso

  1. Entender el concepto de Machine Learning: El primer paso antes de desarrollar una solución basada en machine learning es adquirir un conocimiento básico sobre qué es, cómo funciona y qué factores definen a esta disciplina.
  2. Conocer el valor de machine learning para el negocio ¿Qué tipo de problemas puede resolver machine learning? ¿En qué dominios la aplicación de machine learning puede tener mayor repercusión? Entender machine learning no solo como disciplina científica sino como propuesta de valor del negocio.
  3. Comprender la singularidad de un proyecto de machine learning. Un proyecto de machine learning viene determinado por un factor: su elevado nivel de incertidumbre. Por este motivo, el desarrollo de soluciones de machine learning debe seguir modelos de proceso particulares.

Profesores

Los mejores profesionales en Machine Learning

Doctor en Ciencias de la Computación
Máster en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial;

Temario del curso

1. Evolución de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial, machine learning, deep learning… conceptos relacionados pero distintos en su concepción. Repaso de su evolución y motivo del auge actual.

2. Conceptos clave del machine learning

Explicar los conceptos básicos de machine learning y deep learning a fin de entender la forma de trabajo de estas técnicas.

3. Aplicaciones prácticas del machine learning

Revisar mediante casos de uso la aplicación práctica de machine learning en procesos de operación y negocio.

4. Implantación de un proyecto de machine learning

Explicar las particularidades de un proyectos de machine learning, el modelo de proceso a seguir y el tipo de cuestiones a plantearse antes de iniciar el proyecto.

5. Tecnologías para machine learning

Un factor esencial en el auge de machine learning tiene que ver con el progreso en distintas tecnologías hardware y software. Repaso de las mismas.

6. Módulo practico: learning by doing

¿Cómo de complicado es realizar una solución de machine learning? Utilizando metodologías de problem-based learning se aprenderá sobre ello.

imagotipo-DIC

Digital Innovation Center

El entorno digital está presente en todos los ámbitos de nuestra vida tanto laboral como personal. Aprender cualquiera de las competencias digitales que ofrecemos en el Digital Innovation Center nos aporta una mejora competitiva
y necesaria en nuestra vida laboral.

 La metodología del Digital Innovation Center, se centra en aprender a través de la práctica para garantizar
el conocimiento y la puesta en práctica inmediata en el puesto de trabajo.

Solicita más información sobre el curso de Applied Machine Learning Bootcamp

Centro de preferencias de privacidad

Cookies obligatorias

Se usan para saber si ya aceptaste nuestras políticas de privacidad.

RPDD

Google Analytics

Se usan para saber tiempo de permanencia y páginas visitadas.

Google Analytics