El Machine Learning, dentro del ámbito de la inteligencia artificial, se basa en 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.

En este curso los estudiantes aprenderán 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 de habilidades SFIA 8, por lo que se propone que los estudiantes logren responder a un nivel de habilidad 3 en el área de aprendizaje automático, en el cual aplican las técnicas existentes de aprendizaje automático a nuevos problemas y conjuntos de datos y recomiendan mejoras para los sistemas y los datos que ellos utilizan.

Contenidos

Tema 1. Modelos de Machine Learning
Tema 2. Visualización de datos
Tema 3. Aprendizaje no supervisado y modelos de clustering
Tema 4. Uso de redes neuronales

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.