Microcredencial Universitaria de Machine Learning + 3 Créditos

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135 horas

Duración

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  • Español

Language

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3 CR

Créditos

Temario

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Claustro

Profesorado especializado

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

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Microcredenciales

De Europa al resto del mundo

Habilidades demandadas por el mercado laboral de forma rápida.

Facilita la empleabilidad o el cambio sectorial a bajo coste.

Con reconocimiento internacional

Preguntas frecuentes

Descripción

La Microcredencial de Machine Learning se presenta como una puerta de entrada a uno de los sectores más dinámicos y en auge del mundo tecnológico. La inteligencia artificial y el machine learning se han convertido en pilares esenciales para la innovación en múltiples industrias, desde la salud hasta las finanzas. Este curso te ofrece la oportunidad de adquirir habilidades clave en machine learning, desde los fundamentos hasta la comprensión y aplicación de redes neuronales artificiales. A lo largo del programa, explorarás mecanismos de aprendizaje y descubrirás cómo interpretar resultados de forma efectiva, preparándote para enfrentar desafíos reales en el ámbito laboral. La demanda de profesionales capacitados en machine learning crece a un ritmo acelerado, y nuestra formación online te permite acceder a este conocimiento de manera flexible, adaptándose a tus necesidades individuales. No pierdas la oportunidad de posicionarte a la vanguardia de la revolución tecnológica.

Salidas laborales

- Ingeniero de Machine Learning en empresas tecnológicas - Científico de datos aplicando modelos de RNA - Especialista en inteligencia artificial para startups - Consultor en análisis de datos con enfoque en aprendizaje automático - Desarrollador de sistemas de reconocimiento de patrones - Analista en firmas de investigación de mercado utilizando técnicas de clasificación - Experto en optimización de topologías de redes neuronales

Para qué te prepara

Este curso te prepara para comprender y aplicar conceptos clave en Machine Learning y redes neuronales artificiales. Aprenderás a identificar y clasificar diferentes tipos de redes neuronales, comprender su funcionamiento y características, así como los mecanismos de aprendizaje que las rigen. Además, desarrollarás habilidades para construir y entrenar una red neuronal, interpretando los resultados obtenidos de manera efectiva, lo que te permitirá abordar problemas complejos en tu ámbito profesional.

A quién va dirigido

El curso Microcredencial de Machine Learning está dirigido a profesionales y titulados del ámbito tecnológico y científico que desean profundizar en la introducción a las redes neuronales artificiales y sus características. Ideal para aquellos interesados en comprender mecanismos de aprendizaje y en la construcción e interpretación de resultados en redes neuronales.

Objetivos

- Adquirir conocimientos básicos de machine learning y su aplicación en problemas reales. - Comprender el funcionamiento y estructura de las redes neuronales artificiales. - Identificar las características y tipos de redes neuronales artificiales más comunes. - Explorar los fundamentos teóricos que sustentan las redes neuronales artificiales. - Analizar los diferentes mecanismos de aprendizaje en redes neuronales. - Examinar las diversas topologías de redes neuronales y su impacto en el rendimiento. - Desarrollar habilidades para interpretar correctamente los resultados de redes neuronales.

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