Descripción
OBJETIVOS DEL CURSO
El objetivo de este Taller es proporcionar a los participantes una comprensión integral de los principios fundamentales de Machine Learning y Deep Learning, permitiéndoles desarrollar modelos predictivos y redes neuronales para resolver problemas reales en distintos dominios. A través de una combinación de teoría y práctica, los alumnos aprenderán a construir, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático utilizando herramientas modernas como Scikit-Learn, TensorFlow y PyTorch.
QUIENES DEBEN ASISTIR
Diseñado para científicos de datos, analistas, ingenieros y cualquier persona interesada en el mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La curiosidad, la disposición para resolver problemas y la práctica constante serán claves para obtener el máximo beneficio del Taller.
DURACIÓN Y MODALIDAD
Duración: Este curso se dicta en 40 horas cronológicas
Modalidad: En línea con Relator en vivo o Presencial.
METODOLOGÍA
Se desarrollará con un enfoque práctico y progresivo, combinando explicaciones teóricas con ejercicios aplicados en cada clase. Aproximadamente el 70% del Taller estará basado en práctica, mientras que el 30% se enfocará en los fundamentos teóricos esenciales para comprender los conceptos de Machine Learning y Deep Learning.
