DESCRIPCIÓN
La Certificación de Especialista en Machine Learning es una acreditación profesional. Un Especialista Certificado en Machine Learning comprende cómo y dónde se utilizan mejor las técnicas de Machine Learning para generar valor empresarial, y conoce los algoritmos y diseños de sistemas asociados, así como los enfoques avanzados de aprendizaje de modelos y las prácticas de análisis.
OBJETIVO
Capacitar a profesionales para que puedan aplicar técnicas de Machine Learning de manera efectiva en entornos empresariales, generando valor y contribuyendo al éxito de los proyectos y estrategias organizacionales.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
· Desarrollar una comprensión profunda de los principios y algoritmos fundamentales de Machine Learning, así como de sus aplicaciones en diferentes sectores y contextos empresariales.
· Adquirir habilidades prácticas en el diseño, implementación y evaluación de modelos de Machine Learning, utilizando herramientas y plataformas de software relevantes en la industria.
· Familiarizarse con los enfoques avanzados de aprendizaje de modelos, como el aprendizaje profundo (deep learning), y las prácticas de análisis de datos asociadas para la toma de decisiones basada en datos en entornos empresariales.
DIRIGIDO A
La Certificación de Especialista en Machine Learning está dirigido a profesionales que desempeñan roles relacionados con la ciencia de datos, la inteligencia artificial, la ingeniería de software y la analítica de datos, y que deseen adquirir conocimientos y habilidades avanzadas en el campo del Machine Learning. También está dirigido a profesionales de negocios y emprendedores que buscan entender cómo aplicar el Machine Learning para generar valor empresarial y tomar decisiones basadas en datos.
| Objetivos específicos | Contenido temático | Actividades a realizar | Recursos y materiales |
| Fundamentos de Machine Learning | • Factores tecnológicos y de negocio de Machine Learning • Beneficios y retos de Machine Learning • Escenarios de uso de Machine Learning • Conjuntos de datos, datos estrucutrados, no estructurados y semi estructurados • Modelos, algoritmos, aprendizaje y entrenamiento de modelos • Cómo funciona el Machine Learning • Recopilación y pre-procesamiento de datos de entrenamiento • Selección de algoritmos y modelos • Entrenamiento de modelos y despliegue de modelos entrenados • Algoritmos y prácticas de Machine Learning • Aprendizaje supervisado, clasificación, árbol de decisiones • Regresión, métodos de ensamble, reducción de dimensiones • Aprendizaje no supervisado y agrupamiento • Aprendizaje semisupervisado y por refuerzo • Mejores prácticas de Machine Learning • Cómo funcionan los sistemas de Machine Learning • Mecanismos comunes de Machine Learning • Cómo se utilizan los mecanismos en el entrenamiento de modelo | Lecturas y videos sobre los temas a estudiar. Aplicación de actividades evaluativas. | Equipo conectado a internet, puede ser: – Celular – Tableta – Laptop Computadora de escritorio |
| Machine Learning Avanzado | • Cálculo de tendencia central, cálculo de variabilidad • Cálculo de asociatividad, cálculo de resumen gráfico • Patrones de reducción de datos • Selección de características, extracción de características • Patrones de manipulación de datos • Imputación de características, codificación de características • Discretización de características, estandarización de características • Patrones de aprendizaje supervisado • Predicción numérica, predicción de categorías • Patrones de aprendizaje no supervisado • Descubrimiento de categorías, descubrimiento de patrones • Patrones de evaluación de modelos, modelado de referencia • Evaluación del desempeño de entrenamiento, evaluación del desempeño de predicción • Patrones de optimización de modelos • Aprendizaje conjunto, reentrenamiento frecuente del modelo • Implementación de modelos ligeros, aprendizaje incremental | a. Lecturas y videos sobre los temas a estudiar. b. Aplicación de actividades evaluativas. c. Foro para evaluar el avance del curso. | quipo conectado a internet, puede ser: – Celular – Tableta – Laptop Computadora de escritorio |
INSTRUCTOR
Lic. Cristian Tirado, ingeniero industrial con máster en gestión e ingeniería de la universidad Javeriana, con 7 años experiencia en elsector tecnológico, startups, educación superior e investigación en inteligencia artificial, large language model, machine learning, deep learning, prompt engineering y servicios en la nube.
Fechas: 8, 15, 22, 29 de Agosto, 5 y 12 de Septiembre de 2024
Duración: 18 horas
Hora: 6:00 pm a 9:00 pm
Inversión: $622,20 asociados, $714,00 no asociados (IVA Incluido)
Incluye: material didáctico, certificado de participación, examen para optar por la certificación internacional, plataforma digital abierta por 6 meses para repasar lo visto en las clases semanales.
Inscripciones: teléfono 2202-5600, extensiones 609, 611, 617, 631, 662 o 676, fax 2234-6089; correo electrónico: capacitacion@cicr.com
