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Temario del curso

  1. IA distribuida en el contexto de grandes volúmenes de datos
    1. Métodos de minería de datos (entrenamiento en máquina única y predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida con MapReduce)
    2. Apache Spark MLlib
  2. Sistemas de recomendación y publicidad de precisión:
    1. Aspectos del lenguaje natural
    2. Clustering de texto, clasificación de texto (etiquetado) y detección de sinónimos
    3. Recuperación del perfil del usuario y sistemas de etiquetado
    4. Estrategias de algoritmos de recomendación
    5. Lift entre clases y lift dentro de una clase; cómo lograr precisión
    6. Construcción de un ciclo cerrado para algoritmos de recomendación
  3. Regresión logística y RankingSVM
  4. Reconocimiento de características: (reconocimiento automático de características mediante aprendizaje profundo y gráficos)
  5. Procesamiento del lenguaje natural
    1. Segmentación de palabras en chino
    2. Modelos de temas (clustering de texto)
    3. Clasificación de texto
    4. Extracción de palabras clave
    5. Análisis semántico: parsers semánticos, de word2vec a vectores de palabras
    6. Arquitectura RNN con memoria a corto y largo plazo (LSTM)
 21 Horas

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