
University of St Andrews - Online
Curso en Avanzado: Aprendizaje automático de extremo a extremoOnline United Kingdom
DURACIÓN
41 días
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Jul 2025
TASAS DE MATRÍCULA
GBP 1800
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Introducción
Domine las técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo y las redes neuronales, para realizar análisis de datos sofisticados.
Este breve curso le proporcionará las herramientas necesarias para comprender los conceptos y las tecnologías que sustentan el aprendizaje profundo moderno mediante redes neuronales artificiales (RNA).
El curso le introduce a las redes neuronales básicas utilizando el paquete scikit-learn Python. Abarca los conceptos, técnicas y tecnologías clave para el entrenamiento y la predicción mediante perceptrones multicapa y el paquete Keras Python.
El curso también incluye una cobertura especializada y avanzada de técnicas y herramientas modernas de aprendizaje profundo, basadas en los paquetes de Python Keras y TensorFlow.
Aprenderás:
- modelos de redes neuronales personalizados con Tensorflow
- visión profunda por ordenador mediante redes neuronales convolucionales
- modelización de datos de series temporales con redes neuronales recurrentes y
- generación de imágenes mediante inteligencia artificial (IA) utilizando autocodificadores, redes adaptativas generativas y técnicas de difusión.
Para cada tema se proporciona y explica código Python avanzado.
Su principal resultado de aprendizaje es la capacidad de desplegar y evaluar las tecnologías de vanguardia que sustentan el aprendizaje automático y la ciencia de datos modernos basados en IA.
Galería
Estudiantes ideales
El curso está dirigido a profesionales con un alto nivel de conocimientos numéricos que buscan comprender los conceptos, métodos y tecnologías centrales que sustentan el aprendizaje profundo moderno utilizando redes neuronales artificiales (ANN).
Los temas explican los métodos clave utilizados para derivar modelos predictivos utilizando perceptrones multicapa, redes neuronales convolucionales y recurrentes (CNN y RNN) e IA generativa para producir datos nuevos de alta calidad.
La capacidad de realizar flujos de trabajo de aprendizaje profundo es una habilidad fundamental en muchos campos, entre ellos:
- finanzas (predicción de valores bursátiles futuros)
- Atención sanitaria (detección de tumores mediante exploraciones)
- marketing (personalizar la experiencia del usuario).
Admisiones
Programas
Formato de enseñanza
Este es un curso corto de aprendizaje en línea a su propio ritmo con contenido de conferencias, elementos interactivos y acceso a una clase magistral con el líder del curso después de finalizar el curso.
El compromiso de tiempo suele ser de seis a ocho horas por semana.