Machine Learning, ML

Resumen

Título:

Fundamentos del Aprendizaje Automático

Descripción:

Sumérgete en el mundo del Aprendizaje Automático (ML, por sus siglas en inglés) con nuestro curso integral que explora el intrigante reino de los algoritmos destinados a identificar patrones y hacer predicciones a partir de datos empíricos. Como un subconjunto fundamental de la Inteligencia Artificial (IA), la aplicabilidad del ML en diversas profesiones e industrias no puede ser exagerada.

Desde mejorar la optimización de procesos hasta liderar el desarrollo de sistemas adaptativos, su impacto es profundo. Este curso no solo sitúa el aprendizaje automático dentro del contexto más amplio de la IA, sino que también introduce a los participantes en sus técnicas fundamentales.

Los temas clave incluyen el aprendizaje inductivo basado en árboles de decisión, la programación lógica inductiva, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo a través de árboles de decisión. Ya sea que seas un estudiante ansioso por adentrarte en el ML o un profesional que busca comprender sus fundamentos, este curso es tu puerta de entrada para entender cómo el aprendizaje automático revoluciona los métodos computacionales.

Audiencia objetivo:

Estudiantes interesados

Prerrequisitos:

Se recomienda tener una sólida base en matemáticas aplicadas, estadísticas y conceptos fundamentales de informática.

Apoyo de la industria:

El Aprendizaje Automático genera un gran interés industrial en un espectro de aplicaciones, incluyendo, pero no limitándose a vehículos autónomos, robótica, asistentes inteligentes e iniciativas de minería de datos.

Universidad:

Proveedor:

Swayam

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Redes Neuronales

Enseñado por

Prof. Carl Gustaf Jansson Prof. Henrik Boström Prof. Fredrik Kilander

Asignaturas

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