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Programa del Curso
Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión
- Equilibrio sesgo-varianza
- Regresión logística como clasificador
- Medición del rendimientodel clasificador
- Máquinas de vectores de soporte
- Redes neuronales
- Bosques aleatorios
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento, detección de anomalías
- Análisis de componentes principales
- Autocodificadores
Arquitecturas avanzadas de redes neuronales
- Redes neuronales convolucionales para el análisis de imágenes
- Redes neuronales recurrentes para datos estructurados en el tiempo
- La célula de la memoria a corto plazo
Ejemplos prácticos de problemas que la IA puede resolver, p. ej.
- análisis de imágenes
- pronosticar series financieras complejas, como los precios de las acciones,
- Reconocimiento de patrones complejos
- Procesamiento del lenguaje natural
- Sistemas de recomendación
Plataformas de software utilizadas para aplicaciones de IA:
- TensorFlow, Theano, Caffe y Keras
- IA a escala con Apache Spark: Mlib
Comprender las limitaciones de los métodos de IA: modos de fallo, costos y dificultades comunes
- Sobreajuste
- Sesgos en los datos observacionales
- Faltan datos
- Envenenamiento de redes neuronales
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
28 horas