Curso

En Bogotá, D.C.

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Bogotá, d.c.

  • Horas lectivas

    24h

  • Duración

    Flexible

Escuela Internacional de Verano

El curso apunta a desarrollar habilidades en Machine Learning usando métodos como teoría de aprendizaje computacional e inteligencia artificial para extraer relaciones previamente desconocidas de grandes bases de datos.

Información importante

Documentos

  • Julio Garavito. Educación continuada.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Bogotá, D.C. (Bogotá)
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AK.45 Nro. 205-59 (Autopista Norte)

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones cerradas

A tener en cuenta

1. Sintetizar redes neuronales y métodos basados en árboles para extraer relaciones de bases de datos previamente desconocidas.
2. Evaluar el método apropiado de Machine Learning basado en el tipo de datos y problema por desarrollar.
3. Analizar de manera crítica la efectividad de los métodos de Machine Learning.

Estudiantes de últimos semestres de pregrado y de maestría, profesores y profesionales interesados en las temáticas del curso.

Machine Learning

Metodología
Cada día se dividirá en dos sesiones: los conceptos fundamentales se presentarán en la primera sesión, y en la segunda parte, que se llevará a cabo en el laboratorio, se aplicarán los conceptos adquiridos. Para esto, se usarán herramientas tales como R y Python.La discusión se enriquecerá con numerosos ejemplos del mundo real, y se desarrollarán ejercicios para fortalecer habilidades en los temas abordados.

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Opiniones

Logros de este Centro

2019

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 8 años en Emagister.

Materias

  • Programación
  • Management
  • Medición
  • Indicadores
  • Valor Planeado
  • Project Charter
  • E learning
  • Introduccion
  • Redes
  • Metodología

Programa académico

CONTENIDO

1. Introducción a Machine Learning.

2. Redes neuronales y Deep Learning.

3. Metodología de árboles de decision.

4. Aprendizaje no supervisado.

























































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