INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
Presencial
Máster Machine Learning e Inteligencia Artificial
Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial para desempleados y demandantes de empleo. Aprende a diseñar algoritmos, implementar modelos de Deep Learning, preparar datos y utilizar Python y R. Obtén un diploma oficial SEPE en Asturias.
Información del curso
- Duración210 horas lectivas
- UbicaciónAsturias
- EmpresaACCION
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Estar inscrito como demandante de empleo.
- Cumplir requisitos generales de acceso a formación.
Dirigido a
Demandantes de empleo
Qué aprenderás
- Diseño e implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Aplicación de modelos de Deep Learning para tareas complejas.
- Preparación y transformación de datos para análisis predictivo.
- Uso de Python y R para análisis y visualización de datos.
- Comprensión y aplicación de técnicas de aprendizaje reforzado.
- Análisis avanzado de datos y extracción de conocimiento.
- Visualización de resultados para comunicación efectiva.
Temario
Máster en Machine Learning e Inteligencia Artificial
¡Sumérgete en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning!
Módulo 1: Fundamentos y Preparación de Datos
- Introducción a la IA y el Machine Learning: Conceptos clave y aplicaciones.
- Estadística para la Ciencia de Datos: Repaso de conceptos esenciales.
- Programación con Python y R: Herramientas fundamentales.
- Análisis de datos con librerías como Pandas y NumPy.
- Visualización con Matplotlib y Seaborn.
- Proceso ETL (Extract, Transform, Load):
- Extracción de datos de diversas fuentes.
- Limpieza y transformación de datos.
- Carga y almacenamiento eficiente.
Módulo 2: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
- Aprendizaje Supervisado:
- Regresión: Modelos y evaluación.
- Clasificación: Algoritmos (SVM, árboles de decisión, etc.).
- Aprendizaje No Supervisado:
- Clustering: K-Means, DBSCAN.
- Reducción de dimensionalidad: PCA.
Módulo 3: Técnicas Avanzadas y Aplicaciones
- Deep Learning:
- Redes Neuronales Artificiales (ANN).
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN).
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN).
- Aprendizaje Reforzado: Conceptos y algoritmos básicos.
- Análisis Avanzado de Datos:
- Técnicas predictivas.
- Extracción de conocimiento.
- Visualización de Resultados: Creación de dashboards e informes.
¡Prepárate para liderar la transformación digital con habilidades de vanguardia!