INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Machine Learning desde Cero: Curso Online Gratuito
Este curso online te introduce en el mundo del Machine Learning, desde los conceptos básicos hasta las técnicas más avanzadas. Aprenderás a identificar patrones, construir modelos predictivos y aplicar algoritmos de clasificación y clustering. Ideal para autónomos, desempleados y trabajadores del sector servicios que buscan ampliar sus habilidades en el análisis de datos.
Información del curso
- Duración6 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaTALENTO
Requisitos y destinatarios
Requisitos
Cumplir al menos uno de los siguientes:
- Trabajador en régimen general en el Sector Servicios.
- Autónomo.
- Demandante de empleo (SEPE).
- Trabajador en ERTE (total o parcial).
Prioridad para:
- Mujeres.
- Mayores de 45 o menores de 30 años.
- Baja cualificación.
- Contrato a tiempo parcial, temporal o ERE.
- Discapacidad acreditable.
Dirigido a
Autónomos, desempleados y sector servicios
Qué aprenderás
- Comprender los fundamentos del Machine Learning.
- Aplicar técnicas de clustering para la extracción de datos.
- Construir sistemas de recomendación personalizados.
- Desarrollar modelos de clasificación predictiva.
- Introducción a redes neuronales y Deep Learning.
- Implementar sistemas de elección automatizados.
- Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural.
Temario
Temario del Curso de Machine Learning
Módulo 1: Introducción al Machine Learning
- Conceptos básicos y fundamentos teóricos.
- Aplicaciones del Machine Learning en el mundo real.
Módulo 2: Extracción de Estructura de los Datos: Clustering
- Técnicas de clustering para identificar patrones.
- Algoritmos de clustering: K-Means, DBSCAN, etc.
Módulo 3: Sistemas de Recomendación
- Diseño e implementación de sistemas de recomendación.
- Filtrado colaborativo y basado en contenido.
Módulo 4: Clasificación
- Algoritmos de clasificación: Regresión Logística, Árboles de Decisión, etc.
- Evaluación y optimización de modelos de clasificación.
Módulo 5: Redes Neuronales y Deep Learning
- Introducción a las redes neuronales artificiales.
- Arquitecturas de Deep Learning: CNN, RNN.
Módulo 6: Sistemas de Elección
- Implementación de sistemas de elección automatizados.
- Técnicas de optimización y selección.
Módulo 7: Procesamiento de Lenguaje Natural
- Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
- Aplicaciones del PLN: análisis de sentimientos, traducción automática.