Diplomado en Machine Learning - Online

Adquiere los fundamentos teóricos y prácticos de aprendizaje profundo y aprende como las herramientas y metodologías nos permiten entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Tipo
Diplomado
Duración
24 semanas + examen
Precio
$1.630.000
$1.141.000
Formas de Pago
  • Webpay: Tarjeta de débito o crédito (hasta 10 cuotas precio contado)
  • Tarjeta de crédito internacional: Vía Paypal
  • Servipag-online y PAT (10 cuotas precio contado)
Ritmo
100% asincróno, inicia cuando quieras, sin horarios, si no alcanzas en la duración puedes solicitar extensión*.
*: Restricciones aplican a cursos pagados con franquicia tributaria.
Créditos SCT
12
Informacíon
¿En qué consiste el programa?
El desarrollo de la Industria 4.0 está generando una enorme cantidad de datos que pueden ser utilizados para mejorar los procesos productivos, el desarrollo y venta de productos y servicios, entre otros. El Machine Learning nos entrega un conjunto de técnicas basadas en algoritmos que aprenden a representar datos y a detectar tendencias. Así, una organización tiene más posibilidades de identificar oportunidades rentables, evitando riesgos desconocidos.

El objetivo general del Diplomado en Machine Learning es entregar herramientas, técnicas y metodologías para entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Las diversas técnicas enseñadas permitirán el manejo y análisis de datos en la resolución de diferentes problemas de una organización.
¿Qué aprenderás?
  1. Curso 1: Introducción al Machine Learning (Profesor: Rolando de la Cruz)
    Este curso presentará una introducción al machine learning y cubrirá las etapas del preprocesamiento de datos, exploración de datos y algoritmos clásicos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Para cada uno de los temas revisados se muestran ejemplos de cómo usar los algoritmos utilizando R.
  2. Curso 2: Técnicas de Machine Learning (Profesor: Rolando de la Cruz)
    Este curso presentará algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados tales como: métodos de regularización, naive Bayes, k-vecinos más cercanos, árboles de clasificación/regresión, algoritmos ensamblados, Support Vector Machine, Algoritmos jerárquicos, K-medias, DBScan y reglas de asociación. Se explica cómo validar modelos supervisados de machine learning para evitar sobreajustes, así como evaluar su performance mediante métricas decalidad predictiva. Para cada uno de los temas revisados se muestran ejemplos de cómo usar los algoritmos en R.
  3. Curso 3: Deep Learning (Profesor: Gonzalo Ruz)
    El curso presentará los fundamentos teóricos y prácticos de aprendizaje profundo. Además, se verán ejemplos prácticos usando la API Keras vía el lenguaje de programación Python.
Metodología
Todos los diplomados de UAI Online son en formato asincrónico. Esto quiere decir que no hay clases en vivo, tampoco horarios establecidos para ingresar a la plataforma. Dentro de esta te encontrarás con 3 cursos que contienen cápsulas de contenido audiovisual, material didáctico, y lecturas obligatorias y complementarias y evaluaciones.

Luego de aprobar los 3 cursos, cada alumno debe realizar un Examen Final del diplomado.
¿A quién va dirigido?
Este Diplomado está dirigido a profesionales que buscan aprender y aplicar diversas técnicas del aprendizaje automático en el análisis de datos. Especialmente conveniente para aquellos que por su ubicación geográfica o exigencias laborales requieren de flexibilidad horaria para cursar sus estudios. Tratándose de un Diplomado no es exigible estar en posesión de una Licenciatura o Título Profesional equivalente. Conocimientos previos de R no son necesarios, pero se sugiere tener un conocimiento básico de esos lenguajes de programación.

Información y Postulaciones

Admision UAI Online
[email protected]
Postula al Diplomado en Machine Learning - Online

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