Técnico laboral en programación de algoritmos de Inteligencia artificial

Objetivo: Introducir los principios fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, con el objetivo de desarrollar un proyecto que resuelva un problema real mediante el uso de datos. Introducción al Aprendizaje Automático: Conceptos básicos, historia, y aplicaciones. Preprocesamiento de Datos: Técnicas de limpieza y normalización de datos. Modelos de Aprendizaje Supervisado: Regresión lineal, regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM). Modelos de Aprendizaje No Supervisado: K-means, clustering jerárquico, DBSCAN. Evaluación de Modelos: Matrices de confusión, curvas ROC, validación cruzada.

Objetivo: Introducir los principios fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, con el objetivo de desarrollar un proyecto que resuelva un problema real mediante el uso de datos. Introducción al Aprendizaje Automático: Conceptos básicos, historia, y aplicaciones. Preprocesamiento de Datos: Técnicas de limpieza y normalización de datos. Modelos de Aprendizaje Supervisado: Regresión lineal, regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM). Modelos de Aprendizaje No Supervisado: K-means, clustering jerárquico, DBSCAN. Evaluación de Modelos: Matrices de confusión, curvas ROC, validación cruzada.

Es un Curso que explora los conceptos y metodologías fundamentales para planificar, ejecutar y evaluar proyectos. Se orienta a proporcionar las herramientas necesarias para transformar ideas en iniciativas viables, abarcando desde la identificación de oportunidades hasta la definición de objetivos, la elaboración de planes y el seguimiento de resultados.

Aprende a diseñar, entrenar y evaluar modelos inteligentes que resuelvan problemas del mundo real. Domina algoritmos clave, procesamiento de datos y herramientas prácticas para impulsar tu carrera con IA.