Machine Learning e Inteligencia Artificial
Especialízate en Machine Learning e Inteligencia Artificial con este programa práctico. Diseña, entrena y optimiza modelos predictivos complejos utilizando técnicas avanzadas. Desarrolla competencias clave para el análisis de datos masivos y la implementación de soluciones tecnológicas innovadoras en entornos empresariales, mejorando tu perfil profesional en uno de los sectores con mayor demanda laboral actual.
Información del curso
- Duración210 horas lectivas
- UbicaciónAsturias
- EmpresaGRI
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Profesional del sector tecnológico o analista de datos.
- Situación laboral: Desempleado u ocupado.
- Residencia en la provincia de Asturias.
Dirigido a
Profesionales IT, analistas de datos y perfiles técnicos ocupados o en desempleo.
Qué aprenderás
- Diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático eficaces.
- Aplicar algoritmos avanzados de IA para resolver problemas complejos.
- Realizar procesos de extracción, transformación y carga (ETL) de datos.
- Implementar técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado.
- Desarrollar soluciones de Deep Learning para análisis predictivo.
- Visualizar y comunicar resultados de análisis de datos complejos.
Temario
Fundamentos Estadísticos y Programación
El programa inicia con un repaso riguroso de la estadística descriptiva e inferencial aplicada al análisis predictivo. Se introduce el ecosistema de programación utilizando Python y R, consolidando las habilidades necesarias para la manipulación de grandes volúmenes de datos.
Ingeniería de Datos (ETL)
La base de todo modelo de éxito es la calidad de los datos:
- Técnicas de extracción y limpieza de fuentes heterogéneas.
- Transformación de variables para el entrenamiento.
- Estrategias de carga y almacenamiento eficiente.
Modelado de Inteligencia Artificial
Un recorrido profundo por el ciclo de vida del aprendizaje automático:
- Aprendizaje Supervisado: Regresiones, árboles de decisión y algoritmos de clasificación.
- Aprendizaje No Supervisado: Clustering y reducción de dimensionalidad.
- Aprendizaje Semi-supervisado: Optimización en entornos con datos limitados.
Avanzando hacia el Deep Learning
Se exploran arquitecturas avanzadas para problemas de alta complejidad:
- Introducción a las redes neuronales.
- Arquitecturas de aprendizaje profundo.
- Aprendizaje Reforzado: Diseño de agentes que aprenden mediante recompensa.
Análisis y Visualización Estratégica
La capacidad de comunicar el hallazgo técnico es vital:
- Uso de herramientas modernas para la visualización de datos.
- Interpretación crítica de métricas de rendimiento del modelo.
- Presentación de informes automatizados para entornos corporativos.
Cada módulo incluye ejercicios prácticos que replican situaciones de negocio reales, asegurando que el alumno no solo comprenda la teoría, sino que pueda aplicarla desde el primer día.