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Programa del Curso
Aprendizaje supervisado: clasificación y regresión
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Aprendizaje automático en Python: introducción a la API scikit-learn
Regresión lineal y logística
máquina de vectores de soporte
Redes neuronales
Bosque aleatorio
TensorFlow, Theano, Caffe y Keras IA a escala con Apache Spark: Mlib
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Arquitecturas avanzadas de redes neuronales
Redes neuronales convolucionales para el análisis de imágenes Redes neuronales recurrentes para datos estructurados en el tiempo La célula de la memoria a corto plazo
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Aprendizaje no supervisado: agrupación, detección de anomalías
Implementación del análisis de componentes principales con SCIKIT-LEARN Implementación de autocodificadores en Keras
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Ejemplos prácticos de problemas que la IA puede resolver (ejercicios prácticos con Jupyter Notebooks), p. ej.
análisis de imágenes pronosticar series financieras complejas, como los precios de las acciones, Reconocimiento de patrones complejos Procesamiento del lenguaje natural Sistemas de recomendación
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Comprender las limitaciones de los métodos de IA: modos de fallo, costos y dificultades comunes
Sobreajuste Equilibrio entre sesgo y desviación Sesgos en los datos observacionales Envenenamiento de redes neuronales
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Trabajo de proyecto aplicado (opcional)
Requerimientos
No se necesitan requisitos específicos para asistir a este curso.
28 horas
Testimonios (2)
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Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curso - Applied AI from Scratch in Python
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