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ARCITURA

Fundamental Machine Learning

Código: ARC-210


Este curso proporciona una descripción general fácil de entender del aprendizaje automático para cualquier persona interesada en cómo funciona, qué puede y qué no puede hacer y cómo se utiliza comúnmente para apoyar los objetivos comerciales.

El curso cubre los tipos de algoritmos comunes y explica con más detalle cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático entre bastidores. Los materiales básicos del curso se acompañan de un suplemento informativo que cubre una variedad de algoritmos y prácticas comunes.

 Propuesta de Valor: ARCITURA

 Duración: 8 Horas Académicas

Áreas de Conocimiento:
TRANSFORMACION DIGITALCIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIALTECNOLOGIAS EMERGENTES Y DISRUPTIVAS

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   AUDIENCIA


  • Este curso esta dirigido a los profesionales de la IA

   PRE REQUISITOS


  • No hay requisitos previos.

   OBJETIVOS


  • Impulsores de tecnología y negocios de aprendizaje automático.
  • Beneficios y desafíos del aprendizaje automático.
  • Escenarios de uso del aprendizaje automático.
  • Conjuntos de datos, datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
  • Modelos, algoritmos, capacitación y aprendizaje de modelos.
  • Cómo funciona el aprendizaje automático.
  • Recopilación y preprocesamiento de datos de entrenamiento.
  • Selección de algoritmos y modelos.
  • Modelos de entrenamiento e implementación de modelos entrenados.
  • Algoritmos y prácticas de aprendizaje automático.
  • Aprendizaje supervisado, clasificación, árbol de decisiones.
  • Regresión, métodos de conjunto, reducción de dimensiones.
  • Aprendizaje y agrupamiento no supervisados.
  • Aprendizaje semi-supervisado y reforzado.
  • Mejores prácticas de aprendizaje automático.
  • Cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático.
  • Mecanismos comunes de aprendizaje automático.
  • Cómo se utilizan los mecanismos en el entrenamiento de modelos.
  • Aprendizaje automático y aprendizaje profundo, Inteligencia artificial (IA).

   CERTIFICACIÓN DISPONIBLE



  • Este curso es uno de los tres cursos que se utilizan para prepararse para el examen ML90.01.
  • Se requiere una calificación aprobatoria en este examen para obtener la certificación de Especialista en aprendizaje automático.

   CONTENIDO



1. APRENDIZAJE AUTOMATICO

1.1. IMPULSORES DEL NEGOCIO
1.2. TECNOLOGIA
1.3. CONDUCTORES
1.4. BENEFICIOS
1.5. DESAFIOS
1.6. EN LA INDUSTRIA


2. APRENDIZAJE AUTOMATICO MECANISMOS

2.1. DISPOSITIVO DE ALMACENAMIENTO
2.2. MOTOR DE PROCESAMIENTO
2.3. ADMINISTRADOR DE RECURSOS
2.4. MOTOR DE TRANSFERENCIA DE DATOS
2.5. MOTOR DE CONSULTA
2.6. MOTOR ANALITICO
2.7. MOTOR DE FLUJO DE TRABAJO
2.8. MOTOR DE VISUALIZACION
2.9. GERENTE DE GOBIERNO DE DATOS


3. ALGORITMOS Y PRACTICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO

3.1. APRENDIZAJE SUPERVISADO
3.2. APRENDIZAJE Y AGRUPACION EN CLUSTERES NO SUPERVISADOS
3.3. REDUCCION DE DIMENSION
3.4. APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO
3.5. APRENDIZAJE REFORZADO


4. CICLO DE VIDA DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO

4.1. PASO 1: RECOPILAR DATOS DE ENTRENAMIENTO
4.2. PASO 2: DATOS DE ENTRENAMIENTO PREVIOS AL PROCESO
4.3. PASO 3: ELIJA ALGORITMO Y MODELO
4.4. PASO 4: MODELO DE TREN
4.5. PASO 5: IMPLEMENTAR MODELO CAPACITADO
4.6. PASO 6: USE EL MODELO CAPACITADO CON DATOS NUEVOS


5. COMPONENTES DE APRENDIZAJE AUTOMATICO

5.1. CONJUNTOS DE DATOS
5.2. MODELOS
5.3. ALGORITMOS



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso los participantes tendrán conocimientos sobre el aprendizaje automático, aprender los tipos de algoritmos comunes y explica con más detalle cómo funcionan los sistemas de aprendizaje automático entre bastidores.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio, certificados e impuestos de ley.

  • En los cursos presenciales proveemos de una computadora por persona y refrigerios.
  • En los cursos virtuales las plataformas interactivas y acceso al aula virtual de recursos.