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200 horas
Flexibilidad horaria
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- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 3. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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