¿Qué voy aprender?

  • Programación en Python

  • Como programar una red neuronal

  • Librerías mas empleadas en Machine Learning

  • Solucionar problemas prácticos aplicando técnicas de Machine Learning

  • Ser capaz de Analizar los problema más comunes en el Machine Learning

  • Aprendizaje Reforzado

  • Deep Learning


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¿A quién está dirigido?

  • Personas que quieran aprender sobre Machine Learning

  • Desarolladores en Python con interés en el Machine Learning

Requisitos

  • Tener Ganas de Aprender

  • Ser una persona proactiva en el Aprendizaje


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Descripción del curso

Todo el mundo habla sobre Machine Learning pero ¿Entendemos realmente lo que es? ¿ Cual son las bases? ¿ Como podemos crear nuestros propios algoritmos? ¿Por que es importante conocerlo? 

En este curso te vamos a explicar los conceptos más importante que debemos conocer sobre el Machine Learning de una forma práctica y divertida. Iremos avanzando poco a poco desde conceptos sencillos a aspectos más complejos, para que seas capas de aprender de una forma fácil e intuitiva.

El curso está pensando para que puedas aprender desde cero, sin necesidad de tener conocimientos previos sobre este mundo.

El curso está estructurado de la siguiente forma:

  • Programación Básica en Python, donde veremos  los aspectos básicos que debes manejar en Python para realizar el curso

  • Manejo de Pandas, que nos ayudará a todo el proecesamiento de datos previo que necesitamos para entrenar a nuestros modelos de Machine  Learning

  • Aprenderás Numpy, Una librería muy empleada a la hora de trabajar con vectores y matrices en Python

  • Introducción al Machine Learning. En esta sección de Introducción comprenderás por que es importante conocer esta tecnología que este revolucionando el mundo y veremos ejemplos de aplicación

  • ¿Como se construye un modelo de Machine Learning? Verás paso a paso lo que se necesita para que puedas crear tus Algoritmos de Machine Learning

  • Aprendizaje Supervisado, estudiaremos que es, como podemos usarlo e implementaremos un ejemplo desde cero usando Python

  • Aprendizaje No Supervisado Veremos algunos de los métodos mas empleados e implementaremos algunos ejemplos haciendo uso de librerías populares como Scikit Learn

  • Redes Neuronales. En este modulo explicaremos que son las redes neuronales y como podemos implementarlas haciendo uso de librería populares como : TensorFlow ,Keras y Scikit Learn. Veremos además un ejemplo real de como solucionar un problema de clasificación en el sector de la moda, aplicando redes neuronales con TensorFlow.

  • Aprendizaje Reforzado, Introduciremos los conceptos básicos y veremos un ejemplo sencillo usando Grafos.

  • Deep Learning, Veremos una introducción básica a que es Deep Learning e implementaremos nuestro primer ejemplo usando haciendo uso de redes neuronales convolucionales.


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Reseñas

Valoraciones
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