Especialidad en Machine Learning

Descripción de la especialidad

Con este programa actualizado, los participantes podrán adquirir una sólida formación en Machine Learning, abarcando desde los fundamentos hasta el despliegue de aplicaciones, y desarrollando una comprensión crítica de los aspectos éticos relacionados con esta tecnología en constante evolución.

DIFERENCIACIÓN: ¿POR QUÉ ELEGIR LEAD?

•  Profesores con alta experiencia nacional e internacional
•  Metodología teórica/práctica - Casos de estudio reales

Perfil de Entrada

El programa está dirigido a personas interesadas en adquirir una completa educación en Machine Learning, abordando desde los conceptos básicos hasta la implementación de aplicaciones, y cultivando un discernimiento profundo de las implicaciones éticas ligadas a esta tecnología en continua transformación.

Perfil de Salida

Al finalizar el programa, el participante podrá desempeñarse exitosamente como un analista de datos y un profesional con las competencias necesarias para:

• Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, comprender los principios fundamentales del aprendizaje automático y evaluar modelos de manera efectiva
•  Diseñar, entrenar y optimizar modelos de aprendizaje profundo para el procesamiento de imágenes, texto y secuencias, utilizando arquitecturas como redes convolucionales y recurrentes
•  Utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer información de texto no estructurado, implementando modelos de lenguaje, clasificación, generación de texto y traducción automática
•  Emplear algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) como Q-Learning y Deep Q-Networks para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales mediante la interacción con el entorno
•  Implementar y desplegar modelos de Machine Learning en entornos de producción, convirtiendo modelos entrenados en aplicaciones prácticas accesibles a través de contenedores, servicios en la nube y APIs
• Evaluar y abordar aspectos éticos y sociales relacionados con el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial, tomando decisiones éticas en el diseño, desarrollo y aplicación de sistemas de ML e IA

Curso I: FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

• Descripción: Introducción a los conceptos básicos de Machine Learning, incluyendo algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, técnicas de preprocesamiento de datos y evaluación de modelos. Aprende a aplicar algoritmos clásicos y comprender los principios fundamentales detrás del aprendizaje automático.

Curso II: APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING)

• Descripción: Explora las redes neuronales profundas y su aplicación en el procesamiento de imágenes, texto y secuencias. Aprende sobre arquitecturas de redes neuronales como las redes convolucionales y recurrentes, y adquiere habilidades para entrenar y optimizar modelos de aprendizaje profundo

Curso III: PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP)

• Descripción: Descubre cómo aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para extraer información y conocimientos de texto no estructurado. Explora modelos de lenguaje, clasificación de textos, generación de texto y traducción automática, y aprende a utilizar bibliotecas y herramientas populares de NLP.

Curso IV: APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO (REINFORCEMENT LEARNING)

• Descripción: Sumérgete en el emocionante campo del aprendizaje por refuerzo, donde los agentes aprenden a través de la interacción con un entorno. Aprende sobre algoritmos de RL, como Q-Learning y Deep Q-Networks, y aplica estas técnicas para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales.

Curso V: DESPLIEGUE DE APLICACIONES DE MACHINE LEARNING

• Descripción: Aprende a implementar y desplegar modelos de Machine Learning en entornos de producción. Explora técnicas para convertir modelos entrenados en aplicaciones prácticas, incluyendo el uso de contenedores, servicios en la nube y APIs para hacer que tus modelos sean accesibles y utilizables.

Curso VI: ÉTICA EN MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Descripción: Analiza los aspectos éticos y sociales asociados con el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Explora temas como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico, la equidad y la transparencia, y aprende a tomar decisiones éticas en el diseño, desarrollo y aplicación de sistemas de ML e IA.