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Formación Machine Learning Avanzado

Profundiza tus conocimientos en Machine Leaning

Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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Machine Learning Avanzado

Inspirándose en la forma en que aprendemos, a través de la capacidad humana para detectar diferentes tipos de patrones, los científicos han ampliado las áreas de operación de Machine Learning. Motivados muchas veces por la forma en que nos comunicamos, vemos cómo reaccionan nuestras neuronas ante un estímulo, la inteligencia artificial florece en subáreas como el Procesamiento del Lenguaje Natural, Computer Vision, Deep Learning y muchas otras. En esta Formación trabajaremos estos temas, entendiendo cuáles son estas áreas que se han convertido en destaques dentro de las empresas.

¿Por qué estudiar Deep Learning, PNL y Computer Vision? El Procesamiento del Lenguaje Natural y Computer Vision son áreas con gran potencial para la exploración y desarrollo de aplicaciones reales. Un ejemplo en PNL son los Chatbots cada vez más “humanizados” que resuelven problemas sin intervención humana, mientras que en Computer Vision tenemos modelos que analizan una imagen, por ejemplo una radiografía y ayudan a un médico en la detección de fracturas.

Este mercado palpitante que utiliza tecnologías más avanzadas como NLP y Computer Vision, ha alcanzado un grado de calidad suficiente, impulsado por el poder del Deep Learning. Esta técnica de aprendizaje profundo que combina una serie de "neuronas" en capas para resolver problemas complejos está abriendo puertas e interrumpiendo la forma en que resolvemos grandes desafíos en el aprendizaje automático. En esta formación comenzaremos nuestra inmersión en estos temas que siguen creciendo, ¡vamos entonces!

¿Por qué estudiar esta formación?

  • Guía de aprendizaje

    Contenido diseñado para facilitar tu estudio

  • De básico a avanzado

    Formación completa para el mercado

  • Tu en el mercado

    De cero al trabajo soñado en su área de interés

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Conoce los planes

Profesores especializados en Data Science

De quién aprenderás

  • Daniel Camargo

  • Daniel Camargo

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

  • Álvaro Hernando Camacho Diaz

    Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

  • Esteban Wilfredo Vilca Zuñiga

    I’m a Data Scientist with a Msc. in Applied Computing.I'm also an artificial intelligence technical instructor and advisor who enjoy providing mentorship.Feel more than welcome to contact me if you need any help or want to discuss any Data Science or Artificial Intelligence topic!I love to solve business problems with data. In my job, I capture hidden patterns on data using Artificial Intelligence like Machine Learning and Optimization.

  • Esteban Wilfredo Vilca Zuñiga

    I’m a Data Scientist with a Msc. in Applied Computing.I'm also an artificial intelligence technical instructor and advisor who enjoy providing mentorship.Feel more than welcome to contact me if you need any help or want to discuss any Data Science or Artificial Intelligence topic!I love to solve business problems with data. In my job, I capture hidden patterns on data using Artificial Intelligence like Machine Learning and Optimization.

  • Alejandro Javier Gamarra Ramirez

    Soy especialista en BI & Big Data, natural de Lima (Perú), tengo 15 años de experiencia trabajando en las unidades de BI de Telefónica (Planeamiento Comercial , Campañas de Marketing, Analytics, Resultados, Inteligencia Competitiva, y más recientemente, 4th Platform, con proyectos de Big Data a nivel mundial). Me emociona todo lo que tiene que ver con Data Science, análisis de datos, optimización de resultados y siento una verdadera devoción por nuevas tecnologías.

  • Alejandro Javier Gamarra Ramirez

    Soy especialista en BI & Big Data, natural de Lima (Perú), tengo 15 años de experiencia trabajando en las unidades de BI de Telefónica (Planeamiento Comercial , Campañas de Marketing, Analytics, Resultados, Inteligencia Competitiva, y más recientemente, 4th Platform, con proyectos de Big Data a nivel mundial). Me emociona todo lo que tiene que ver con Data Science, análisis de datos, optimización de resultados y siento una verdadera devoción por nuevas tecnologías.

Paso a paso

  1. 1 Deep Learning

    ¡Vamos a comenzar nuestra inmersión por el famoso Deep Learning!

    En este paso aprenderemos qué es Deep Learning e implementaremos nuestra propia Red Neuronal usando el framework Keras y descubriremos cómo resolver problemas reales.

    ¡Así que vamos, ¡estamos llenos de retos en este océano de conocimiento!

    • Curso Deep Learning parte 1: introducción con Keras

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Aprenda conceptos esenciales de Deep Learning en la práctica
      • Construya y entrene varios modelos com Keras y Tensorflow
      • Entienda conceptos de redes neuronales
      • Aprenda como seleccionar las capas de un modelo
      • Evalue el rendimiento de tu modelo y mejore sus resultados
      • Aplique Deep Learning para clasificar imágenes
    • Curso Deep Learning parte 2: cómo aprende la red

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Comienze a entender como funciona la red neuronal por dentro
      • Familiarizate con los conceptos de Deep Learning
      • Realiza ajustes precisos a las redes neruonales
      • Entienda los problemas de los bias y pesos
      • Entender los mínimos locales
      • Descubra porque el modelo converge
    • Curso Regresión: Implementa una red neuronal con numpy

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende conceptos de machine learning en detalle
      • Construye y entrena un modelo con la biblioteca numpy
      • Aprende a usar una red neuronal para la estimativa de valores
      • Utiliza un problema del día a día que puede ser resuelto a través de la regresión
      • Entiende cómo es el funcionamiento "por detrás de cámaras" de la regresión en el aprendizaje de máquinas
  2. 2 Procesamiento del Lenguaje Natural

    El Procesamiento del Lenguaje Natural puede considerarse uno de los mayores desafíos de la computación. Sin embargo, al aprender los conceptos fundamentales, podrás ver cuán útil puede ser el Lenguaje Natural. En esta parte, realizarás un Análisis de Sentimiento de forma automatizada y aprenderás a crear visualizaciones para facilitar el análisis de datos textuales.

    Luego, puedes sumergirte en temas más avanzados, como desarrollar representaciones de palabras que de alguna manera incorporan el contexto en el que se usan.

    ¿Y sabes el resultado de todo esto? ¡Podrás crear aplicaciones que involucren la interpretación del lenguaje humano!

    • Curso Lenguaje Natural parte 1: Introducción a NLP con análisis de sentimiento

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende conceptos fundamentales del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
      • Realiza Análisis de Sentimiento de manera automatizada
      • Una arquitectura para clasificación de sentimientos
      • Como crear visualizaciones para facilitar el análisis de datos textuales
      • Comienza a utilizar en NLTK, una de las principales bibliotecas de phyton para NLP
      • Aprende buenas prácticas para el NLP
    • Curso NLP: introducción a los modelos de lenguaje y expresiones regulares

      12h
    • Faça esse curso e:
      • Avance en los estudios sobre Procesamiento de Lenguaje Natural
      • Aprenda cómo las regex pueden ayudar en el tratamiento de datos textuales
      • Entienda qué son los modelos de lenguaje y sus aplicaciones
      • Cree un modelo que detecte idiomas de forma automática
      • Practique con bibliotecas de Python como NLTK y Scikit-Learn
    • Curso Word2Vec: interpretación del lenguaje humano con Word embedding

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende a representar palabras con One-Hot-Encoding, sus ventajas y deventajas.
      • Entiende qué es Word2Vec y conoce sus ventajas
      • Utiliza modelos Word2Vec previamente entrenados
      • Comprende el impacto del sesgo en los modelos de Word2Vec
      • Combina vectores de palabras para la representación de textos
      • Utiliza la Regresión Logística para la clasificación
      • Trabaja con el recurso Classification Report de Sklearn
    • Curso Word2Vec: entrenamiento de Word Embedding

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende cómo usar Spacy en el preprocesamiento de datos textuales, sus ventajas y desventajas
      • Aprende a configurar los Hiperparámetros del modelo Word2Vec
      • Entrena tu propio modelo Word2Vec, utilizando Gensim
      • Crea un clasificador de texto usando tu modelo Word2Vec
      • Habilita tu modelo a través de una aplicación web
  3. 3 Computer Vision

    Si el Procesamiento del Lenguaje Natural se puede considerar uno de los mayores desafíos de la computación, el Computer Vision no se queda atrás y es igual de desafiante.

    En este paso, comenzaremos nuestros estudios en Computer Vision, primero usaremos modelos listos para usar de Azure, que toma una imagen y devuelve información variada. Después de comprender algunos de los potenciales de la Computer Vision, pasaremos a manipular y tratar imágenes con OpenCV y crear nuestros propios modelos.

    ¿Listo para nuestra última inmersión, en esta formación?

    • Curso Reconocimiento de imágenes: API de Twitter y Computer Vision

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Aprende a conectar tu aplicación con Twitter
      • Entiende los conceptos de la API de Twitter
      • Aprende a conectar tu aplicación con Computer Vision API de Azure
      • Analiza imágenes de Twitter automáticamente
      • Crea tu banco de imágenes personalizado
    • Curso Análisis y clasificación de rostros: visión por computador con OpenCV

      10h
    • Faça esse curso e:
      • Sea capaz de extraer regiones de interés de una imagen
      • Normalice y preprocese un conjunto de datos de imágenes
      • Construya clasificadores para el reconocimiento facial
      • Valide la exactitud del modelo construído para posteriormente emplearlo en aplicaciones del mundo real
      • Obtenga regiones del rostro humano basado en marcos faciales
      • Cree aplicaciones que analicen diferentes condiciones de cada componente del rostro humano

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