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Descripción del curso
Obtén una Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
¿Qué hay detrás del bombo del machine learning? En este curso no técnico, aprenderás todo lo que te ha dado miedo preguntar sobre el machine learning. No hace falta programar.Explorarás conceptos básicos pero esenciales para iniciar tu andadura en el aprendizaje automático, utilizando ejercicios prácticos para afianzar tus conocimientos. Esto incluye desarrollar una comprensión más allá de la jerga y aprender cómo esta apasionante tecnología impulsa todo, desde los coches autoconducidos hasta tus sugerencias personales de compra en Amazon.
Explora los Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático
¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Este curso abarca todos estos temas.Empezarás desentrañando qué es el aprendizaje automático, explorando su definición básica y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, te familiarizarás con su vocabulario y terminarás con el flujo de trabajo del aprendizaje automático para construir modelos.
Terminamos el curso profundizando en el aprendizaje profundo. Explorarás dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), y reconocerás los límites y peligros del aprendizaje automático.
Requisitos previos
Este curso no tiene requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
¿Qué es el machine learning?
En este capítulo definiremos qué es Machine Learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, aclararemos la jerga más importante de Machine Learning y cerraremos con el flujo de trabajo para crear modelos.
- ¿Qué es el machine learning?50 XP
- Cómo se generan las recomendaciones de películas50 XP
- La IA, la ciencia de datos y el machine learning entran en un bar…50 XP
- ¿Qué hay de cierto sobre el machine learning?100 XP
- Conceptos del machine learning50 XP
- Jerga del machine learning100 XP
- Supervisado frente a no supervisado50 XP
- Flujo de trabajo del machine learning50 XP
- Pasos para construir un modelo100 XP
- Un verdadero paso50 XP
2
Modelos de machine learning
Ahora que ya conoces lo básico de Machine Learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo, sabrás los distintos tipos de Machine Learning y cómo evaluar y mejorar tus modelos.
3
Aprendizaje profundo
En este capítulo abordaremos Deep Learning empezando por las redes neuronales. Después, veremos más de cerca dos casos de uso habituales: visión por computador y procesamiento del lenguaje natural. Cerraremos el curso comentando los límites y riesgos de Machine Learning.
R
Comprender el machine learning
Curso
completado
