CS229: Machine Learning
Este curso de cs229 machine learning, de 50 horas en aula virtual, trabaja los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático. Entre sus contenidos están las bases de álgebra y estadística aplicadas a la predicción de valores continuos con regresión lineal y a la optimización de errores, y los algoritmos de clasificación binaria y multiclase basados en funciones logísticas, distribuciones gaussianas y probabilidad bayesiana. El temario está más abajo. Puede interesarte también: Fundamentos de Machine Learning con Python · MIT Professional Certificate in Machine Learning and AI.
Curso CS229 de machine learning: fundamentos matemáticos
Formación en aprendizaje automático con base matemática: regresión lineal para predecir valores continuos, clasificación binaria y multiclase con modelos logísticos y modelos generativos basados en distribuciones gaussianas y probabilidad bayesiana, en 50 horas de aula virtual.
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¿Te interesa esta área?
Duración50 horas
ModalidadAula virtual
TecnologíaInteligencia Artificial
¿Qué se aprenderá?
Objetivos del curso
- Aplicar álgebra y estadística a la predicción de valores continuos con regresión lineal.
- Construir clasificadores binarios y multiclase con modelos logísticos.
- Entender los modelos generativos basados en distribuciones gaussianas y probabilidad bayesiana.
¿Por qué este curso?
Una formación con impacto real y medible
Explora nuestro catálogo de cursos diseñados para profesionales y empresas que buscan dominar las tecnologías más demandadas.
Cifras de éxito
"Este curso nos ha ayudado a tener éxito en nuestro sector."
Testimonios
Contenidos
Temario
A continuación detallamos todos los módulos impartidos en este curso. Si tiene alguna duda o no aparece, contacte con nosotros.
- Módulo 1Fundamentos y Regresión Lineal
- Módulo 2Clasificación y Modelos Lineales Generativos
- Módulo 3Resto de módulos
Fundamentos y Regresión Lineal
7 horas
Bases de álgebra y estadística aplicadas a la predicción de valores continuos y optimización de errores.
Clasificación y Modelos Lineales Generativos
7 horas
Algoritmos de decisión binaria y multiclase basados en funciones logísticas, distribuciones gaussianas y probabilidad bayesiana.
Resto de módulos
Resto de horas
Si quiere conocer el resto de módulos, contacte con nosotros.
Metodología
Aprendizaje basado en la práctica
Cada módulo combina teoría y ejercicios aplicados
El curso de CS229: Machine Learning combina teoría esencial con ejercicios prácticos que simulan escenarios reales del uso de la tecnología.
Público objetivo
Formación para profesionales actuales
Enfocado a quienes buscan dominar herramientas tecnológicas modernas
Profesionales que desean adquirir competencias prácticas en cs229: machine learning para aplicarlas en su entorno laboral.
FAQ
Resolvemos tus dudas sobre la formación
Aclaramos las dudas más comunes sobre el curso, desde los requisitos previos hasta la metodología y el soporte disponible, para asegurarte de que estés completamente preparado para aprovechar al máximo esta formación.
¿Se puede personalizar la formación para mi empresa?
¿Qué nivel previo necesito?
¿En qué modalidad se imparte?
¿Se entrega algún certificado?
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