Desarrolla tus conocimientos en aprendizajes automatizados
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En la actualidad, dada la aparición de la economía digital y la transformación digital de las empresas, se está generando un movimiento en donde la gestión de los datos constituye uno de los pilares esenciales de la informática.
Esto, sumado a la capacidad de predecir eventos que afecten en mayor o en menor medida a las empresas, constituye una importante ventaja competitiva.
Por ello. las skills relacionadas a inteligencia artificial están siendo muy demandadas, obligando a todo ingeniero informático a actualizarse y conocerlas.
Plan de estudios
| Introducción al aprendizaje automático supervisado y no supervisado |
| Principales algoritmos de regresión en Python: regresión lineal y regresión logística |
| Principales algoritmos de clasificación: K-Nearest Neighbors y Naive Bayes |
| Redes Neuronales Artificiales ANN |
Dirigido a:
- Estudiantes de Ingeniería de Sistemas (o carreras afines).
- Docentes y público en general interesado en las tecnologías emergentes.
- Desarrollará algoritmos que permitan lograr que una máquina aprenda y envíe respuestas entrenadas con datos anteriores.
- Creará modelos y plantillas que podrá usar para cualquier otro caso de la vida real, no visto necesariamente en clase.
- Contamos con docentes calificados.
- Modalidad online en tiempo real.
- Respaldo de la Universidad de Ciencias y Humanidades, que cuenta con licenciamiento institucional otorgado por SUNEDU.
Requisitos
-
Se recomienda alguna experiencia previa en Python; en caso no sea así, no es impedimento para seguir el curso.
-
Emplear cualquier navegador web.
-
Desktop, Tablet's, Smartphone's.
-
Acceso a internet.
Modalidad
Virtual
en tiempo real
Virtual
en tiempo real
Horarios
Martes y jueves
de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.
Martes y jueves
de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.
Expedido por la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la UCH, al haber culminado el curso de Introducción a Machine Learning, con un total de 12 horas pedagógicas
Proceso de inscripción
1
Llenar y enviar ficha de inscripción virtual
descargar aquí.
2
DNI
escaneado.
3
Realizar el pago
en línea.