Machine Learning e Inteligencia Artificial (IFCD077PO)
El salto de analizar lo que ya ha pasado a anticipar lo que va a pasar no se da con una herramienta nueva, sino con un método. El curso de machine learning e inteligencia artificial se dirige a quien trabaja con datos y quiere recorrer ese método completo. Al terminar se plantea un problema de aprendizaje automático de principio a fin y se distingue un modelo útil de uno que solo lo parece. El programa oficial detallado está más abajo (IFCD077PO, 200 horas). Puede interesarte también: Machine Learning Aplicado usando Python · Introducción al Aprendizaje Automático.
Machine Learning e Inteligencia Artificial (IFCD077PO)
ExA Formación imparte Machine learning e inteligencia artificial IFCD077PO para empresas, administraciones públicas y entidades de formación en toda España, en modalidad remota y en directo. Especialidad del catálogo del SEPE de 200 horas, orientada a la construcción de modelos de aprendizaje automático y el análisis avanzado de datos.
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Duración200 horas
ModalidadAula virtual
TecnologíaInteligencia Artificial
¿Qué se aprenderá?
Objetivos del curso
- Crear algoritmos capaces de extraer conocimiento de los datos mediante técnicas automáticas.
- Preparar los datos mediante procesos ETL antes del modelado.
- Aplicar modelos supervisados, no supervisados, semisupervisados y de aprendizaje reforzado.
- Utilizar deep learning y análisis avanzado de datos.
- Visualizar los resultados de forma comprensible.
¿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 1Estadística
- Módulo 2Programación
- Módulo 3ETL y preparación de datos
- Módulo 4Modelos supervisados, no supervisados y semisupervisados
- Módulo 5Aprendizaje reforzado
- Módulo 6Deep learning
- Módulo 7Análisis avanzado de datos
- Módulo 8Visualización de datos
Estadística
25 horas
Fundamentos estadísticos necesarios para el trabajo con datos y el modelado automático.
Programación
30 horas
Programación aplicada al aprendizaje automático con Python, R y otros lenguajes del ecosistema.
ETL y preparación de datos
25 horas
Procesos de extracción, transformación y carga de datos y preparación previa al modelado.
Modelos supervisados, no supervisados y semisupervisados
35 horas
Regresión y clasificación y tipos de algoritmos disponibles en cada familia de aprendizaje.
Aprendizaje reforzado
20 horas
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo y su aplicación a la optimización de decisiones.
Deep learning
30 horas
Redes neuronales profundas y su aplicación a tareas complejas de predicción y clasificación.
Análisis avanzado de datos
20 horas
Técnicas avanzadas para extraer conocimiento útil de grandes volúmenes de datos.
Visualización de datos
15 horas
Representación visual de los resultados del análisis para su interpretación y presentación.
Metodología
Aprendizaje basado en la práctica
Cómo se imparte
Cada bloque combina la explicación del algoritmo con su implementación inmediata sobre un conjunto de datos, de modo que el participante ve el efecto de cada decisión en las métricas. El reparto de horas por módulo es una estimación de ExA Formación para organizar las sesiones: el programa oficial fija la duración total de 200 horas y no la desglosa por bloque.
Público objetivo
Formación oficial del catálogo de especialidades formativas
¿A quién va dirigido este curso?
Esta acción formativa corresponde a una especialidad recogida en el Catálogo de Especialidades Formativas del Servicio Público de Empleo Estatal. ExA Formación la imparte con su propio equipo docente, respetando la denominación, la duración y los contenidos que fija el programa oficial. Está dirigida a perfiles técnicos que trabajan con datos y necesitan pasar del informe descriptivo al modelo predictivo, así como a analistas y desarrolladores que quieren incorporar aprendizaje automático a sus proyectos. La formación se organiza para empresas y para grupos, y se adapta al calendario que necesite el cliente.
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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