Una capacitación completa de alto interés para el profesional de la ingeniería, que te permitirá competir entre los mejor preparados del sector"

Esta capacitación de alto nivel analiza los tipos de aprendizaje que existen (supervisado, no supervisado, etc.) y examina los diferentes algoritmos empleados para cada tipo de aprendizaje según el objetivo que tengamos en nuestro proceso de minería de datos (clasificación, regresión, agrupamiento, etc.).  

Los últimos temas se centran en un método particular de aprendizaje automático, en concreto, las redes neuronales y en la evolución de éstas hasta llegar al aprendizaje profundo y su implementación en aplicaciones reales.  

Ante esta situación, el Diplomado en Aprendizaje Informático Automático se ofrece como un programa educativo completo, incluyendo las tecnologías más punteras y demandadas en el ámbito empresarial. De este modo, la combinación de materias hace de este Diplomado una especialización de vanguardia especialmente orientada a profesionales que persiguen el aprendizaje de las tecnologías más actualmente extendidas, o un mayor nivel de conocimiento de estas.   

El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en esta capacitación, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista. 

Al ser en un formato 100% online, el alumno no tendrá que renunciar a sus obligaciones personales o profesionales. Una vez finalizado el programa el alumno habrá actualizado sus conocimientos y estará en posesión un título de Diplomado de increíble prestigio que le permitirá avanzar personal y profesionalmente.  

Con los sistemas de estudio a distancia mejor desarrollados, este Diplomado te permitirá aprender de forma contextual, aprendiendo de forma adecuada la parte práctica que necesitas"

Este Diplomado en Aprendizaje Informático Automático contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aprendizaje Informático Automático
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Profundiza en el campo de la computación y la estructura de computadores incluyendo en tu corpus de conocimientos, los aspectos más avanzados de este campo de trabajo"

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.   

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.   

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.    

Amplio pero específico, este programa te llevará al conocimiento concreto que el ingeniero informático necesita para competir entre los mejores del sector"

Un intensivo programa de crecimiento profesional que te permitirá intervenir en un sector con una creciente demanda de profesionales"

El programa de estudios ha sido diseñado en base a la eficacia formativa, seleccionando cuidadosamente los contenidos para ofrecer un recorrido completo, que incluye todos los campos de estudio imprescindibles para alcanzar el conocimiento real de la materia. Con las actualizaciones y aspectos más novedosos del sector. Se ha establecido así un plan de estudios cuyos módulos ofrecen una amplia perspectiva de las Aprendizaje Informático Automático . Desde el primer módulo el alumno verá ampliados sus conocimientos, que le capacitarán para desarrollarse profesionalmente, sabiendo que cuenta, además, con el respaldo de un equipo de expertos. 

Un Diplomado de alta capacitación que permitirá al alumno avanzar de manera rápida y constante en la adquisición de conocimientos, con el rigor científico de una enseñanza de calidad global"

Módulo 1. Aprendizaje automático 

1.1. El conocimiento en bases de datos

1.1.1. Preprocesamiento de datos
1.1.2. Análisis
1.1.3. Interpretación y evaluación de los resultados

1.2. Machine Learning:

1.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.2. Aprendizaje por refuerzo
1.2.3. Aprendizaje semisupervisado. Otros modelos de aprendizaje

1.3. Clasificación

1.3.1. Árboles de decisión y aprendizaje basado en reglas
1.3.2. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y algoritmos de vecinos más cercanos (KNN)
1.3.3. Métricas para algoritmos de clasificación

1.4. Regresión

1.4.1. Regresión lineal y regresión logística
1.4.2. Modelos de regresión no lineales
1.4.3. Análisis de series temporales
1.4.4. Métricas para algoritmos de regresión

1.5. Clustering

1.5.1. Agrupamiento jerárquico
1.5.2. Agrupamiento particional
1.5.3. Métricas para algoritmos de Clustering

1.6. Reglas de asociación

1.6.1. Medidas de interés
1.6.2. Métodos de extracción de reglas
1.6.3. Métricas para los algoritmos de reglas de asociación

1.7. Multiclasificadores

1.7.1. “Bootstrap Aggregation” o “Bagging”
1.7.2. Algoritmo de “Random Forests”
1.7.3. Algoritmo de “Boosting”

1.8. Modelos de razonamiento probabilístico

1.8.1. Razonamiento probabilístico
1.8.2. Redes bayesianas o redes de creencia
1.8.3. “Hidden Markov Models”

1.9. Perceptrón Multicapa

1.9.1. Red neuronal
1.9.2. Aprendizaje automático con redes neuronales
1.9.3. Descenso del gradiente, “backpropagation” y funciones de activación
1.9.4. Implementación de una red neuronal artificial

1.10. Aprendizaje profundo

1.10.1. Redes neuronales profundas. Introducción
1.10.2. Redes convolucionales
1.10.3. Sequence Modeling
1.10.4. Tensorflow y Pytorch

Una experiencia de capacitación única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional"