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Curso en Aprendizaje automático: desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas

Fecha de inicio: 2024-07-23

Curso en aprendizaje automático: fundamentos y aplicaciones avanzadas

Presentación

El curso sobre aprendizaje automático ofrece una introducción en una de las tecnologías más impactantes en el panorama empresarial actual: el aprendizaje automático. Este enfoque revolucionario permite a las empresas analizar datos de manera eficiente y tomar decisiones informadas, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones estratégicas.

En un entorno empresarial cada vez más competitivo y orientado a los datos, el aprendizaje automático se ha convertido en un pilar fundamental para el éxito. Este cuso proporciona a los participantes las herramientas y el conocimiento necesarios para comprender, implementar y aprovechar el aprendizaje automático en diferentes contextos. Desde la personalización de productos y servicios hasta la optimización de la cadena de suministro y la detección de fraudes, el aprendizaje automático puede transformar radicalmente la forma en que las empresas operan y compiten en el mercado.

Al finalizar el curso los participantes tendrán una comprensión clara de cómo integrar el aprendizaje automático en sus procesos y maximizar su impacto.

El curso combina presentaciones teóricas con estudios de caso prácticos y ejercicios interactivos. Los participantes trabajarán en equipos para aplicar los conceptos aprendidos a situaciones del mundo real y recibirán retroalimentación personalizada de los instructores. Se fomentará el aprendizaje colaborativo y la experimentación guiada para garantizar una comprensión profunda y una aplicación efectiva de los conocimientos adquiridos.

Dirigido

Profesionales y estudiantes que estén cursando séptimo semestre en adelante en carreras de ingeniería, ciencias básicas, ciencias económicas, y administrativas y se encuentren familiarizados con la sintaxis de lenguaje Python.

Imagen dirigido

Docentes

Imagen metodología

Metodología

El entrenamiento se realizará de manera 100% online sincrónico, mediante la herramienta de Google Colab, y lenguaje Python. Los materiales de estudio se pondrán a disposición de todos los integrantes del curso por medio de la plataforma académica.

Las actividades que se desarrollarán durante el programa serán:

  • Sesiones sincrónicas donde se imparten clases teóricas y se acompañan de prácticas de programación en un entorno virtual.

  • Sesiones de trabajo autónomo por parte de los estudiantes donde se avanzan los ejercicios dejados en las sesiones sincrónicas.

  • Sesiones de acompañamiento donde se revisan los avances de trabajo autónomo y se refuerzan conceptos y habilidades.

  • Los participantes serán capaces de describir en sus propias palabras, los conceptos impartidos durante sesiones teórico-prácticas y aplicar las habilidades adquiridas al diseño de soluciones de aprendizaje automático.

imagen horarios

Horario

Las sesiones se desarrollarán los días martes y jueves de 6:30 a 9:30 p.m.

La duración del programa son 80 horas de las cuales 60 horas se llevarán a cabo en modalidad online sincrónica y 20 horas trabajo autónomo por parte del estudiante. 

Nota: Se entregará el certificado de asistencia a los participantes que cumplan como mínimo con el 80% de las horas programadas y estén a paz y salvo con sus compromisos de pago, el 20% restante se podrá destinar para las inasistencias que le resulten al participante ya sea de situaciones laborales, de salud, familiares, entre otras, se debe tener en cuenta que estas faltas no se eliminan de la asistencia del programa.

En caso de fuerza mayor, la Universidad se reserva el derecho de cambio en los docentes y fechas programadas, antes y durante la ejecución del curso. Estos cambios serán informados oportunamente a los participantes.

Logros

Objetivo general:

  • Capacitar a los participantes para comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y aplicarlos en contextos reales.

Logros: 

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de: 

  • Interactuar con la plataforma Google Colab en lenguaje Python.
  • Gestionar y organizar datos estructurados y no estructurados
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en escenarios reales de soporte al diagnóstico clínico, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, atención al cliente, seguridad, entre otros.
  • Identificar oportunidades de aplicación en su empresa y desarrollar habilidades prácticas para implementar soluciones efectivas.
Imagen logros

Contenido

Temáticas

Detalle del módulo:
  • Introducción al aprendizaje Automático. Ciclo de vida de un proyecto de aprendizaje automático.
  • Procesamiento de datos. Sesión aplicada: Tipos de datos, limpieza de datos, pipelines. 
  • Evaluación del aprendizaje.
  • Aprendizaje supervisado: Regresión lineal, Regresión logística, ingeniería de características, Árboles de decisión, Random Forest, XGBoost, Máquinas de vectores de soporte, perceptrón multicapa.
  • Introducción al aprendizaje profundo: Regularización, Redes Convolucionales, Redes Recurrentes, GRU, LSTM, Transformers.
  • Aprendizaje no supervisado: K-Means, DBScan, Algoritmo Jerárquico, PCA.