La formación, incluye conocimientos en introducción al análisis de datos con Python, el Machine Learning supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y los fundamentos del Deep Learning, desarrollarás habilidades prácticas en la implementación de algoritmos de IA en Python y trabajarás en proyectos prácticos usando un conjuntos de datos del mundo real.
Recibirás: tutoría 7 días a la semana, clases en vivo, Masterclass de expertos, Método del Caso por videoconferencia, Bolsa de Empleo, orientación laboral, Biblioteca Virtual, Networking y Comunidad ISEB.
TEMA 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON
1.1. Introducción a Python
1.2. Numpy
1.3. Pandas
TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
2.1. ¿Qué es el machine learning?
2.2. Pipeline habitual en machine learning
TEMA 3. MACHINE LEARNING SUPERVISADO
3.1. Introducción a los métodos supervisados
3.2. Regresión lineal
3.3. Regresión logística
3.4. Árboles de decisión
3.5. Support-vector machines
3.6. Métodos ensemble
TEMA 4. MACHINE LEARNING NO SUPERVISADO
4.1. Introducción a los métodos no supervisados
4.2. K-MEANS
4.3. K-NN
4.4. Reducción de dimensionalidad con PCS
4.5. Recommendation Systems
TEMA 5. REINFORCEMENT LEARNING
5.1. Introducción al concepto de aprendizaje por refuerzo
5.2. Algoritmos
TEMA 6. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING
6.1. Introducción a deep learning
6.2. Redes neuronales
Recibirás, una titulación expedida por el Instituto Superior Europeo de Barcelona, avalada y certificada por la Universidad Isabel I: Curso Superior en Inteligencia Artificial.
Deberás tener alguna de las siguientes condiciones:
