MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING

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1491

Facultad de Escuela de Negocios

MODALIDAD: Virtual

mayo 30, 2025

DURACIÓN

meses

CARGA HORARIA

INICIO

26/05/2025

Objetivos del evento:

Dominar los elementos fundamentales de Machine Learning y Deep Learning para la toma de decisiones.
Comprender los conceptos básicos y fundamentales de Machine Learning y Deep learning.
Conocer cuáles son los modelos más utilizados en la industria y en la academia Campos de aplicación y ejemplos.
Adquirir los elementos necesarios para incorporar los conceptos vertidos al proceso de la toma de decisión.

Destinatarios

Responsables o interesados en asumir la responsabilidad de áreas tecnológicas. Entidades públicas y/o áreas de estas cuyas tareas se encuentran vinculadas a la seguridad como a la gestión de datos. Comunidad UCASAL.

Director/es

Dr.

PEDRO BERNABE ARAUJO

Cuerpo docente

Contenido

Introducción al Machine Learning

Aplicaciones de Machine Learning. Inteligencia Artificial como elemento contenedor. Machine Learning y los tipos de algoritmos.
Los 10 mandamientos de Machine Learning

Adopte el cambio de paradigma de los modelos que aprenden de los datos. Elija su métrica de evaluación con cuidado. Recuerda dividir tus datos. Centrarse en bases de datos y herramientas sólidas
Redes Neuronales. Arquitecturas básicas de redes neuronales

Redes neuronales y machine learning. Aplicaciones de redes neuronales. VIsión
Artificial, Procesamiento de Lenguaje Natural. La ciencia de datos en el contexto de Machine Learing.
Deep Learning. Tipos de redes neuronales

Requerimientos de datos para proyecto de Deep Learning. Formas de evaluar los resultados de una red neuronal