Aplicación De Técnicas De Machine Learning

Encargado de I+D, encargados de nuevos productos digitales, encargados de proyectos y desarrollo

• Describir las técnicas de aprendizaje supervisado de acuerdo a algoritmos de machine learning Aplicar algoritmos de maching learning según el tipo de problema Ejecutar implementaciones de redes neuronales artificiales y convolucionales según funcionamiento Identificar aspectos generales del maching learning de acuerdo a fundamentos técnicos Aplicar modelo de seguimiento de experimentos de machine learning según opciones Aplicar modelo deeep learning en la clasificación de imágenes y téxtos según maching learning Reconocer el procesos de visualización de datos manipulables por machine learning

• Conocimientos en programación y desarrollo web, Medido Con Prueba De Ingreso
• Curso Cuenta Con Inducción Tecnológica-Metodológica, Disponible En Plataforma
• Contar Con Un Computador Con A Lo Menos Un Procesador Intel, Mínimo 2 Gb De Memoria Ram, Conexión A Internet
• Contar Con Correo Electrónico Habilitado, Navegador Actualizado Y Adobe Acrobat Reader
• Contar Con Manejo A Nivel Usuario De Microsoft Office, Y Que Tengan Conocimientos Del Sistema Operativo Windows

QUE HARA: Curso APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING, Mediante Aula Virtual, Con Disposición De Contenidos En Plataforma Lms Contenidos. El Alumno En Primera Instancia Estudia Los Contenidos Dispuestos De Manera Digital En Aula, Para Luego Trabajar En Ejercicios Para Practicar Lo Aprendido Y Finalmente Pasar A Evaluación Del Modulo. Los Aplicativos Y Evaluaciones Son Retroalimentadas Por El Docente En Forma Personalizada Asincrónica. Además De Foro Para Compartir Aprendizaje Y Potenciar Ideas Fuerzas De Cada Unidad De Aprendizaje, Donde El Docente Irá Dejando Recomendaciones Acerca De La Temática Que Se Esta Estudiando. Recursos: Manual De Estudio, Ejercicios, Resol. Caso, Foros Y Material Complementario. Módulos Ordenados De Menor A Mayor Complejidad. 1. Estudio De Contenidos Del Curso 2. Cuestionarios. 3.Resol. De Problemas 4.Casos. Los Cuales Se Disponen En Aula Tipo Ensayo Para Que El Alumno Desarrolle Y Luego Reciba El Feedback Del Docente. COMO LO HARÁ: Lectura De Contenido

Criterios de evaluación: Se medirá si Identifica aspectos generales del maching learning de acuerdo a fundamentos técnicos. Reconoce el procesos de visualización de datos manipulables por machine learning. Describe las técnicas de aprendizaje supervisado de acuerdo a algoritmos de machine learning. Aplica algoritmos de maching learning según el tipo de problema. Ejecuta implementaciones de redes neuronales artificiales y convolucionales según funcionamiento. aplica modelo deeep learning en la clasificación de imágenes y téxtos según maching learning. Aplica modelo de seguimiento de experimentos de machine learning según opciones. Instrumento de evaluación: Evaluación diagnóstica mediante preguntas de selección de alternativa y múltiple y definición de conceptos medida con pauta de evaluación. Evaluaciones sumativas por capítulo aplicativas de resolución de problemas y/o resolución de casos medida con pauta de evaluación. Evaluación final, resolución de problemas y preguntas abiertas me