MACHINE LEARNING

Aprende sobre la mejora de prácticas en la gestión de servicios con tecnología para aplicar valor a un producto o servicio.

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¿Qué aprenderás?

El Diplomado en Machine Learning proporciona a los participantes los conocimientos y habilidades esenciales para desarrollar y aplicar modelos de aprendizaje automático en diversos contextos. A lo largo del programa, se abordan técnicas fundamentales como la regresión, clasificación, clustering, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Los participantes aprenderán a usar herramientas y lenguajes de programación como Python, adquiriendo experiencia práctica para resolver problemas reales mediante la implementación de algoritmos eficientes.

¿Qué verás en tu curso?

Formar profesionales capacitados en el uso y desarrollo de modelos de Machine Learning, aplicando técnicas avanzadas y herramientas computacionales para la resolución de problemas complejos en diversas industrias.
● Capacitar a los participantes en el uso de lenguajes y bibliotecas como Python, TensorFlow y scikit-learn para la implementación de algoritmos de Machine Learning.
● Enseñar las principales técnicas de Machine Learning, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, para su aplicación en la toma de decisiones basada en datos.
● Guiar a los participantes en el desarrollo de proyectos que aborden problemas reales mediante la creación, optimización y evaluación de modelos predictivos y de clasificación.

¿A quién va dirigido?

Profesionales y estudiantes de áreas como ingeniería, tecnología, informática, matemática y estadística, interesados en adquirir habilidades prácticas en Machine Learning para aplicarlas en sectores como la industria, finanzas, salud y tecnología.
La metodología del diplomado se estructurará bajo un enfoque práctico y dinámico, combinando herramientas modernas y técnicas de enseñanza innovadoras que fomenten el aprendizaje significativo. Se empleará una combinación de actividades autónomas (40%) y sesiones con expertos (60%), complementadas con contenido de apoyo disponible en una plataforma virtual. Esta metodología busca proporcionar flexibilidad, fomentar la autonomía del estudiante y asegurar un acompañamiento continuo para maximizar el proceso de aprendizaje.

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