Machine Learning con Python Avanzado
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El curso Machine Learning con Python Avanzado se enfoca en varios aspectos que van desde la utilización de modelos de regresión y predicción, hasta el aprendizaje profundo. El curso profundiza en la teoría , pero desarrolla los temas de manera práctica utilizando R y Python para elaborar ejercicios prácticos.
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Descripción del curso
El curso Machine Learning con Python Avanzado se enfoca en varios aspectos que van desde la utilización de modelos de regresión y predicción, hasta el aprendizaje profundo. El curso profundiza en la teoría , pero desarrolla los temas de manera práctica utilizando R y Python para elaborar ejercicios prácticos.
Contenidos
1- Regresión y modelos de predicción
2- Sistemas de recomendación
3- Aprendizaje profundo
4- Sistemas de clasificación
Metodología de Aprendizaje:
La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.
La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.
Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.
Certificado e Insignia Digital
Al finalizar el curso el estudiante obtiene un título e Insignia digital, socializable en tiempo real basada en tecnología blockchain que permite una vista más completa tras el logro alcanzado por el estudiante al poderla vincular con evidencias del resultado del aprendizaje en su perfil profesional. Es una certificación segura.
Información adicional
Fecha de inicio | – |
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Horario | – |
Profesor | – |
Área de formación | Sistemas Inteligentes |
Modalidad | Virtual en vivo |
Duración | 16 horas |
Nivel de complejidad | Avanzado |
Perfil de ingreso | Conocimientos en modelos de Machine Learning, Uso de redes neuronales, Aprendizaje no supervisado y modelos de clustering, y visualización de datos. Si no se cuentan con los conocimientos previos, puede llevar el curso: SINT-607 Machine Learning I |
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