Matricúlate en el Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning de Euroinnova y disfruta de una titulación expedida por la Universidad Nacional del Noreste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA)

Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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130 horas
Becas y Financiación
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sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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formación online
Acompañamiento
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Personalizado

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4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
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* Todas las opiniones sobre Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios

CURSO EXTENSIÓN UNIVERSITARIA MACHINE LEARNING. Fórmate en uno de los perfiles profesionales más demandados en la actualidad. Estudia de forma cómoda desde casa a tu ritmo, siempre con el asesoramiento de un grupo de tutores especializados. Euroinnova se adapta a tu estilo de vida, llámanos o escríbenos para resolver cualquier duda.

Resumen salidas profesionales
En la actualidad, el Machine Learning es un campo en pleno auge, dando forma a la tecnología del mañana y revolucionando múltiples sectores. Este Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning te brindará habilidades únicas para comprender y aplicar algoritmos de aprendizaje automático, desde la clasificación hasta el deep learning con Python y TensorFlow. La demanda de profesionales con conocimientos en Machine Learning es insaciable, y con este curso remoto y online, tendrás la oportunidad de fortalecer tu perfil profesional desde la comodidad de tu hogar. ¿Te imaginas ser parte del selecto grupo de personas expertas en la vanguardia de la tecnología? ¡Inscríbete ya y conquista el futuro con nosotros!
Objetivos
- Dominar los conceptos fundamentales del Machine Learning. - Aplicar algoritmos de aprendizaje automático en la clasificación de datos. - Comprender la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning. - Implementar sistemas de recomendación basados en clustering y filtrado colaborativo. - Entrenar redes neuronales y modelos de Deep Learning con Python, Keras y TensorFlow.
Salidas profesionales
Con el Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning podrás acceder a diversas salidas laborales. Podrás desempeñarte dentro del ámbito de la ingeniería de Machine Learning, análisis y ciencia de datos o desarrollo de sistemas de recomendación. Además, tendrás la oportunidad de trabajar en empresas de tecnología, consultoras de análisis de datos o centros de investigación.
Para qué te prepara
El Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning te prepara para comprender y aplicar algoritmos de aprendizaje automático, clustering, sistemas de recomendación, clasificación, redes neuronales y deep learning, entre otros. Desarrollarás habilidades para extrapolar patrones en datos, diseñar sistemas de recomendación y trabajar con redes profundas. Tras el curso, podrás implementar modelos de machine learning con Python, Keras y TensorFlow.
A quién va dirigido
Este Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning está diseñado para estudiantes universitarios, profesionales en el área de la informática, personas científicas de datos y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos fundamentales en aprendizaje automático. A lo largo de las unidades didácticas, se abordarán conceptos introductorios esenciales del Machine Learning.
Metodología
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. Machine Learning
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

Titulación

Título de Curso de Extensión Universitaria en Machine Learning expedido por la Universidad Nacional del Noreste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) en colaboración con Euroinnova International Online Education Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
UNNOBA
UNNOBA_DIPLOMA

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7 razones para realizar el Curso de extensión universitaria machine learning

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* Becas no acumulables entre sí

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Información complementaria

Curso de extensión universitaria machine learning

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Los continuos avances en las nuevas tecnologías han impulsado el desarrollo de máquinas y aplicaciones que facilitan la vida cotidiana y profesional en diferentes aspectos de la sociedad en términos de comodidad y productividad. La inteligencia artificial y el machine learning se consideran los avances más innovadores en la materia, que consiste en crear equipos que son capaces de automatizar tareas que han ido realizando las personas de tarea tradicional, mejorando así la eficiencia y la seguridad en los procesos productivos industriales.

Conoce las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning con Euroinnova

Machine Learning y Deep Learning son dos conceptos que están muy relacionados entre sí dentro de este entorno tecnológico, sin embargo, es necesario conocer las características que diferencian cada una de ellas y, desde Euroinnova, te lo ponemos más fácil con este Curso Online especializado.

  • El deep learning es un subconjunto del aprendizaje automático en el que el dispositivo es capaz de aprender por sí mismo gracias al empleo de redes neuronales artificiales que son capaces de imitar el proceso de aprendizaje de los humanos. Para ello, emplea grandes cantidades de datos que les permite almacenar información y aprender de los errores del pasado, y aunque requiere un proceso más extenso, nos permite alcanzar unos resultados muy precisos.
  • El machine learning, por su parte, es un tipo de Inteligencia Artificial en el que los sistemas aprenden gracias a la intervención humana, que incluyen algoritmos que les permite analizar datos para generar conclusiones de acuerdo a lo aprendido previamente.

Gracias a este Curso de extensión universitaria machine learning que te ofrecemos desde Euroinnova, podrás aplicar algoritmos de aprendizaje automático en la clasificación de datos, así como implementar sistemas de recomendación basados en clustering y filtrado colaborativo, que son aspectos fundamentales a la hora de dedicarse de manera profesional al sector del machine learning en un entorno tecnológico innovador y revolucionario.

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