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Machine learning

Dirigido a:

Este curso está dirigido a un público general, tanto a perfiles técnicos como a gerentes de programas y ventas técnicas con antecedentes generales de TI, interesados en adquirir conocimientos básicos en Microsoft Azure y en obtener la certificación Microsoft Certified: Azure Fundamentals.
Usuarios que no necesariamente tienen que tener experiencia en lenguajes de programación. Recomendable una cierta exposición a matemáticas equivalentes a primer curso de carrera técnica (álgebra, cálculo), y a ciertos conceptos básicos de estadística.

Objetivos:

El enfoque será necesariamente teórico y de alto nivel, aunque se llevarán a cabo por parte del profesor demostraciones prácticas breves de ejemplo, que ayudarán a concretar algunas de las ideas vistas en la teoría. Estas demostraciones se realizarán en Python, con Jupyter notebooks y utilizando los frameworks SciKit Learn (para “shallow learning”) y Keras sobre backend Tensorflow (para Deep learning), e incluirán al menos:
Un ejemplo de clasificación con varios algoritmos de clasificación, incluyendo logistic regres-sion y Random Forests, sobre un mismo problema con datos estructurados.

Modalidad:

Videoconferencia

Plazas:

15

Tipo de formación:

Bonificable

Duración:

24 Horas

Horario:

15:00 a 19:00

Precio:

Consultar

Lugar:

Presencial por videoconferencia

Descuentos:

precio único

Fecha de inicio:

04/12/2023

Forma de pago:

Transferencia, tarjetas o en efectivo

Fecha de fin:

14/12/2023

Temario:

I. Modelos predictivos (Introducción)
? Introducción a la algorítmica predictiva.
? Machine Learning.
? Toma de decisiones predictivas.
? Aprendizaje supervisado.
? Clasificación y regresión.
? Aprendizaje no supervisado.
? Agrupaciones y clusterizaciones.
? Fases de entrenamiento.
? Fase de prueba.
2. Aprendizaje automático (Machine Learning)
? Intérprete (Spyder & Jupyter)
? Aprendizaje supervisado y no Supervisado.
? Matplotlib para visualización.
? Aprendizaje supervisado y no supervisado: Numpy, Scipy, Pandas para cálculo numérico y análisis de datos.
? Aprendizaje supervisado.
? Scikit-learn
? Aprendizaje supervisado.: Scikit-learn - Kmeans
? Entrenamiento.
? Prueba.
3. Optimización (Python & Excel)
? Programación lineal
? Programación no lineal
? Solver
? Curvas de distribución
? Scipy-Optimize

Calendario:

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  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 04/12/2023 15:00:00
    Fin: 04/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 05/12/2023 15:00:00
    Fin: 05/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 06/12/2023 15:00:00
    Fin: 06/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 11/12/2023 15:00:00
    Fin: 11/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 12/12/2023 15:00:00
    Fin: 12/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 13/12/2023 15:00:00
    Fin: 13/12/2023 19:00:00
  • Aula: AULA EXTERNA
    Inicio: 14/12/2023 15:00:00
    Fin: 14/12/2023 19:00:00

Documentación:

Este curso, no tiene documentación adjunta.



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