Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Lidera proyectos de IA y Machine Learning con técnicas avanzadas y visión innovadora. Postgrado en Machine Learning
- Metodología: Sprint Training
- Duración: 8 meses
- Financiación y Becas: Disponibles
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Plan de estudios
La estructura y materias del Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning está estructurado en 9 módulos
- Introducción a la IA y Machine Learning
- Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
- Ecosistemas de Machine Learning en la nube
- Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda
- Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
- Clasificación con Naive Bayes
- Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
- Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
- Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
- Regresión y clasificación con árboles de decisión
- Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
- Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
- Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
- Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
- Técnicas de detección de anomalías
- Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python
- Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
- Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
- Ajuste de modelos de Deep Learning
- Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
- Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
- Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
- Deep Learning en producción
- Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
- Personalización creada por datos
- Filtrado Colaborativo
- Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
- Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python
- Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
- Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
- NLP – Modelos y Algoritmos
- Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas
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