Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0

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Duración

125 horas

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Créditos

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Idioma

Español

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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).

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6 meses de tutorización

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Creamos cosas que funcionan mejor y duran más. Nuestros productos resuelven problemas reales con un diseño limpio y materiales honestos.

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Descripción
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

Salidas laborales

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 qué 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.

A quién va dirigido

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.

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.

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