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ARCITURA

Machine Learning Module 1: Fundamental Machine Learning

Código: ARC-212


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


  • Estos talleres pueden estar abiertos al registro público o impartidos de forma privada para una organización específica.

   PRE REQUISITOS


  • No hay pre requisitos.

   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 decisión

   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. MECANISMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

1.1. DISPOSITIVO DE ALMACENAMIENTO
1.2. MOTOR DE PROCESAMIENTO
1.3. ADMINISTRADOR DE RECURSOS
1.4. MOTOR DE TRANSFERENCIA DE DATOS
1.5. MOTOR DE CONSULTA
1.6. MOTOR ANALÍTICO
1.7. MOTOR DE FLUJO DE TRABAJO
1.8. MOTOR DE VISUALIZACIÓN
1.9. GERENTE DE GOBIERNO DE DATOS


2. ALGORITMOS Y PRÁCTICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

2.1. APRENDIZAJE SUPERVISADO
2.2. APRENDIZAJE Y AGRUPACIÓN EN CLUSTERES NO SUPERVISADOS
2.3. REDUCCIÓN DE DIMENSIÓN
2.4. APRENDIZAJE SEMI-SUPERVISADO
2.5. APRENDIZAJE REFORZADO


3. CICLO DE VIDA DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

3.1. RECOPILAR DATOS DE ENTRENAMIENTO
3.2. DATOS DE ENTRENAMIENTO PREVIOS AL PROCESO
3.3. ELIJA ALGORITMO Y MÓDELO
3.4. MÓDELO DE TREN
3.5. IMPLEMENTAR MÓDELO CAPACITADO
3.6. USE EL MÓDELO CAPACITADO CON DATOS NUEVOS


4. COMPONENTES DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

4.1. CONJUNTOS DE DATOS
4.2. MÓDELOS
4.3. ALGORITMOS


5. MACHINE LEARNING

5.1. IMPULSORES DEL NEGOCIO
5.2. CONTROLADORES DE TECNOLOGÍA
5.3. BENEFICIOS
5.4. DESAFÍOS
5.5. EN LA INDUSTRIA



   BENEFICIOS



  • Al finalizar el curso, el estudiante tendrá los conocimientos necesarios para trabajar con MAchine Learning.

   INVERSIÓN



La inversión incluye: Material de estudio oficial de ARCITURA, 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.
  • Certificado oficial ARCITURA .