Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0

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Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0

Name: Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0 en Costa Rica
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 316428-2101
Availability: InStock

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125 horas

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Español

Con esta formación estarás capacitado para dominar el descifrado de patrones, construir redes neuronales artificiales o establecer correlaciones a partir del dominio de esta plataforma. Configura y programa con Phyton la placa Arduino paso a paso para finalizar con la ejecución del script. Extrae los beneficios que la flexibilidad de la arquitectura TensorFlow facilita para implementar procesadores dentro de dispositivos móviles o servidores en una única API. En INESEM apostamos por las áreas más innovadoras y el uso de la tecnología que está haciendo funcionar los procesos y las trayectorias de los profesionales más ambiciosos. Únete a nosotros y alcanza tus anhelos profesionales de la mano de los profesionales más cualificados y comprometidos con el esfuerzo del alumno

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₡ 213.600

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Objetivos

Contenido

Oportunidades

Para lo que te prepara

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Detalles a tener en cuenta

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Soporte multilingue

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Certificado digital incluido

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Asistente Phia

Objetivos

- Grabar a través del lenguaje de programación que sea compatible con Arduino aquellas instrucciones que se deseen. - Programar en C++ los pines de entrada y salida desde el core o la API de Arduino. - Analizar las entradas y el uso de las salidas analígicas con Phyton para comprender su manejo. - Adquirir conocimientos sólidos sobre Machine Learning para analizar y crear modelos analíticos. - Utilizar TensorFlow para detectar intervalos de tiempo periódicos y predecir comportamientos. - Generar conjuntos de datos a partir de la extracción y detección de parámetros en Arduino. - Crear paso a paso aplicaciones y redes neuronales artificiales a través de TensorFlow.

Contenido

Oportunidades profesionales

Con esta formación estarás capacitado para ocupar puestos que en la actualidad están muy demandados como analista de datos, data scientist, phyton developer, data engineer, data analytics o consultor. Sus innumerables aplicaciones en áreas como finanzas, salud, marketing o ciberseguridad garantizar una proyección profesional sin límites que te permita alcanzar tus retos profesionales más ambiciosos.

Para lo que te prepara

Tras la finalización de esta acción formativa podrás conocer el sistema de aprendizaje automático más popular en la creación de redes neuronales de tipo artificial. Realizarás un recorrido formativo que te permitirá programar pines de entrada y salida con Arduino, entre otras tareas, para así convertirte en un perfil profesional especializado en la construcción de modelos analíticos y sus innumerables aplicaciones.

Los profesionales interesados en este curso tienen como procedencia las áreas ligadas a la ingeniería, las matemáticas, la tecnología o la ciencia. También se dedica a perfiles profesionales interesados en reciclar sus conocimientos y sumarse a un mundo en constante evolución que precisa de una formación constante.

Nuestra formación es 100% online, lo que permite al alumnado autorregular su estudio y adaptarlo a sus propias necesidades. Apostamos por una enseñanza personalizada y autónoma, con un enfoque basado en el pensamiento crítico y el constructivismo.

Contamos con un equipo docente altamente especializado que te acompañará a lo largo de todo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esto te permitirá personalizar aún más tu formación, ya que nos adaptamos a tu ritmo y necesidades.

Dispondrás de acceso a nuestra plataforma de aprendizaje, MyLXP, desde cualquier dispositivo y en cualquier momento del día, lo que te permitirá decidir cómo y cuándo estudiar. Todo ello es posible gracias a nuestra metodología Educa LXP (Learning Experience Platform), un entorno diseñado para impulsar tu progreso educativo, fomentar la innovación y ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptada a cada necesidad.

Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0

Detalles a tener en cuenta

Objetivos

Contenido

Oportunidades profesionales

Para lo que te prepara

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