El Machine Learning, dentro del ámbito de la inteligencia artificial, se define como la capacidad de aprendizaje de las máquinas a partir de conjuntos de datos para la ejecución de ciertas funciones o la toma de decisiones, sin necesidad de que sean programadas de manera explícita.

Las principales temáticas por abordar son los fundamentos y los principales métodos de Machine Learning para la aplicación de algoritmos y modelos que permitan la identificación de patrones y tendencias y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones o la realización de predicciones.

El curso está diseñado por competencias y alineado con el marco global de habilidades y competencias para un mundo digital SFIA8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de responsabilidad 1 en el área de Aprendizaje Automático (MLNG), de manera que reconocen las técnicas existentes de aprendizaje automático para la solución de nuevos problemas relacionados con conjuntos de datos.

Contenidos

1. Modelos de Machine Learning.

2. Visualización de datos.

3. Aprendizaje no supervisado y modelos de clustering.

4. Redes neuronales.