Debido a los rápidos avances tecnológicos en el manejo de grandes cantidades de datos y la aplicación de los resultados en una amplia variedad de aplicaciones, se necesita cada vez más de métodos que sean capaces de, a partir de los datos o experiencia, aprender de ellos y predecir tendencias futuras. Este tipo de algoritmos están dentro de una rama de la inteligencia artificial, conocida como machine learning. Todo esto lleva a una creciente necesidad de especialistas en aprendizaje automático.
Identificar y aplicar las mejores técnicas para resolver problemas en los diversos contextos del aprendizaje de máquina.
Equipo con las siguientes características, como mínimo:
- 8 Gb RAM
- Intel Core i5 o equivalente
- Disco duro de 500Gb
- Internet de banda ancha de mínimo 100 MB
El desarrollo de las clases se realizará de manera interactiva, buscando siempre la participación de los estudiantes. Durante algunas de ellas se realizarán talleres que ejercitarán los temas vistos en clase y que servirán de ayuda para los trabajos y evaluaciones de la asignatura. Para las actividades prácticas se destinarán 32 horas de acompañamiento debido a que el curso es de naturaleza aplicable y el estudiante debe enfrentarse a situaciones reales.
La metodología por excelencia es el aprendizaje basado en proyectos. Desde el inicio del curso se enfrenta al estudiante al análisis y planteamiento de la solución a proyectos de toda índole, desde los más simples a los más complejos. Por otro lado, se utilizará el aprendizaje basado en problemas para aporta el pensamiento sistémico y crítico del estudiante.
Estudiantes, profesionales, coordinadores y/o directivos empresariales, empleados que tengan bajo su responsabilidad la toma de decisiones; público en general y personas interesadas en los aprendizajes sobre la Analítica de datos.
Las personas que participen en este curso y que luego se matriculen en la especialización de Big data, podrán homologarlo para que se valide como asignatura.
Docente
Ingeniero Electrónico de la Universidad Nacional de Colombia, Especialista en Gerencia de Sistemas y Tecnología de la Universidad Pontificia Bolivariana y Magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia. Actualmente es candidato a Doctor en Ingeniería de la Universidad de los Andes. Con más de diez años de experiencia profesional en la industria del software como desarrollador y líder de equipos de desarrollo. Además, cuenta con experiencia en Investigación y Docencia en pregrado y posgrado en las áreas de Desarrollo de Software, Visión por Computador, Analítica Visual e Inteligencia Artificial de la Universidad EIA.
Educación Continua
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- Modalidad: Híbrido
- Sede: Palmas
- Duración: 48 horas
