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Programa del Curso
Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión
- Machine Learning en Python: introducción a la API de scikit-learn
- Regresión lineal y logística
- máquina de vectores de soporte
- Redes neuronales
- Bosque aleatorio
- Configuración de una canalización de aprendizaje supervisado de extremo a extremo mediante scikit-learn
- Trabajar con archivos de datos
- Imputación de valores faltantes
- Manejo de variables categóricas
- Visualización de datos
Python Marcos para aplicaciones de IA:
- TensorFlow, Theano, Caffe y Keras
- IA a escala con Apache Spark: Mlib
Arquitecturas de redes neuronales avanzadas
- Redes neuronales convolucionales para el análisis de imágenes
- Redes neuronales recurrentes para datos estructurados en el tiempo
- La célula de la memoria a corto plazo
Aprendizaje no supervisado: agrupación, detección de anomalías
- Implementación del análisis de componentes principales con SCIKIT-LEARN
- Implementación de autocodificadores en Keras
Ejemplos prácticos de problemas que la IA puede resolver (ejercicios prácticos con cuadernos Jupyter), p. ej.
- análisis de imágenes
- predicción de series financieras complejas, como los precios de las acciones,
- Reconocimiento de patrones complejos
- Procesamiento del lenguaje natural
- Sistemas de recomendación
Comprender las limitaciones de los métodos de IA: modos de fallo, costos y dificultades comunes.
- Sobreajuste
- Compensación entre sesgo/varianza
- Sesgos en los datos observacionales
- Envenenamiento de redes neuronales
Trabajo de proyecto aplicado (opcional)
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
28 horas
Testimonios (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
