MACHINE LEARNING

¿Qué pretende?

Introducir los fundamentos teóricos del Machine Learning y aclarar el significado de este concepto. Presentar las ideas fundamentales de un proceso de Machine Learning y sus características fundamentes y comprender cada una de sus etapas.

¿De qué trata?

1. Introducción al Machine Learning

                Tipos de aprendizaje

                Proceso de aprendizaje

                Principales algoritmos de ML

                Evaluación y métricas

                Machine Learning con Python: principales librerías

2. Aprendizaje supervisado

                Regresión múltiple y procedimientos de regularización

                Introducción a scikit-learn

                Árboles de decisión y bosques aleatorios

3. Aprendizaje no supervisado

                k-medias y k-medias++

4. Redes neuronales

                La neurona artificial

                Perceptrón

                Redes neuronales

                Aprendizaje de perceptrones

                Redes multicapa – el camino hacia el Deep Learning

¿Qué se necesita?

Conocimientos informáticos a nivel de programación.
 

¿Dónde y cuándo se realiza?

Primera convocatoria, aula de ordenadores de la Delegación Territorial de Valladolid, del 16 al 20 de junio.

¿Y los horarios?

Lunes: de 9:00 a 15:00

Martes, miércoles y jueves: de 8:30 a 14:30

Viernes: de 8:00 a 14:00