Curso Optimización de Modelos en ML + 8 Créditos ECTS

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Duración

200 horas

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Créditos

8 ECTS

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Idioma

Español

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josé antonio rubio blanco

Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta con certificaciones internacionales ISO 27001, ISO 22301, CISM, CISA y CRISC. Su trayectoria se centra en ciberseguridad, gestión de riesgos, continuidad de negocio, cumplimiento normativo y gobierno de TI, combinando actividad técnica, participación en comités de normalización y docencia en educación superior. Ha desempeñado funciones de responsabilidad en comités nacionales e internacionales de estandarización en ciberseguridad y protección de datos, así como en consejos asesores y órganos estratégicos vinculados a la confianza digital y la inteligencia artificial. Compagina esta actividad con divulgación especializada y participación en medios de comunicación.

Experiencia docente:

Profesor Asociado — Universidad Complutense de Madrid. Asesor y docente en diversas escuelas de negocios.

Experiencia profesional:

Coordinador Nacional — ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 4 y WG 5 de AENOR. Secretario — UNE/CTN 320/SC 4 sobre Servicios y Controles de Seguridad. Miembro — CEN/CLC/JTC 13 Cybersecurity and Data Protection. Miembro de Comités Técnicos de Normalización en: Gestión de Riesgos; Continuidad de Infraestructuras y Servicios Críticos; Sistemas de Gestión del Cumplimiento; Sistemas de Gestión Anticorrupción; Gestión y Gobierno de los Servicios de TI; Servicios y Plataformas para Aplicaciones Distribuidas; Ciberseguridad en el ámbito del vehículo; Miembro del Consejo Asesor — ISACA Madrid; Miembro del Consejo de Redacción — Privacidad y Derecho Digital de RDU; Miembro de Comisiones — Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información; Co-presentador — Programa En la Ciberguarida, Cadena SER Comunidad de Madrid; Presidente — Asociación Española de Confianza y Cumplimiento Digital; Contributing Editor — Revista CSO España; Miembro del Comité de Expertos — Estrategia Nacional de Ciberseguridad de España; Miembro del Comité de Expertos — Proyecto de sandboxing del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en España; Miembro del Grupo de Trabajo sobre data stewardship — Consejo Superior de Estadística; Miembro del Comité de Certificación — DEKRA; Miembro del Capítulo Español del Club de Roma; Miembro — Foro Nacional de Confianza Digital. Publicaciones: Miembro del Consejo de Redacción de la revista Privacidad y Derecho Digital; Contributing Editor de la revista CSO España.

Competencias profesionales:

Ciberseguridad y protección de datos; Gestión de riesgos y continuidad de negocio; Sistemas de gestión ISO 27001 e ISO 22301; Gobierno y gestión de servicios TI; Cumplimiento normativo y compliance digital; Normalización técnica nacional e internacional; Estrategia de ciberseguridad y regulación tecnológica.

Méritos:

Premio en innovación tecnológica — Sun Microsystems; Premio en el ámbito del ensayo — Fundación Everis; Reconocido como uno de los 25 profesionales de la ciberseguridad más influyentes en España — IDG.

Doctor Ingeniero en Informática, Máster en Gestión TIC y Director de Seguridad por el Ministerio del Interior. Cuenta con certificaciones internacionales ISO 27001, ISO 22301, CISM, CISA y CRISC. Su trayectoria se centra en ciberseguridad, gestión de riesgos, continuidad de negocio, cumplimiento normativo y gobierno de TI, combinando actividad técnica, participación en comités de normalización y docencia en educación superior. Ha desempeñado funciones de responsabilidad en comités nacionales e internacionales de estandarización en ciberseguridad y protección de datos, así como en consejos asesores y órganos estratégicos vinculados a la confianza digital y la inteligencia artificial. Compagina esta actividad con divulgación especializada y participación en medios de comunicación.

Experiencia docente:

Profesor Asociado — Universidad Complutense de Madrid. Asesor y docente en diversas escuelas de negocios.

Experiencia profesional:

Coordinador Nacional — ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 4 y WG 5 de AENOR. Secretario — UNE/CTN 320/SC 4 sobre Servicios y Controles de Seguridad. Miembro — CEN/CLC/JTC 13 Cybersecurity and Data Protection. Miembro de Comités Técnicos de Normalización en: Gestión de Riesgos; Continuidad de Infraestructuras y Servicios Críticos; Sistemas de Gestión del Cumplimiento; Sistemas de Gestión Anticorrupción; Gestión y Gobierno de los Servicios de TI; Servicios y Plataformas para Aplicaciones Distribuidas; Ciberseguridad en el ámbito del vehículo; Miembro del Consejo Asesor — ISACA Madrid; Miembro del Consejo de Redacción — Privacidad y Derecho Digital de RDU; Miembro de Comisiones — Asociación Española de Usuarios de Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información; Co-presentador — Programa En la Ciberguarida, Cadena SER Comunidad de Madrid; Presidente — Asociación Española de Confianza y Cumplimiento Digital; Contributing Editor — Revista CSO España; Miembro del Comité de Expertos — Estrategia Nacional de Ciberseguridad de España; Miembro del Comité de Expertos — Proyecto de sandboxing del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en España; Miembro del Grupo de Trabajo sobre data stewardship — Consejo Superior de Estadística; Miembro del Comité de Certificación — DEKRA; Miembro del Capítulo Español del Club de Roma; Miembro — Foro Nacional de Confianza Digital. Publicaciones: Miembro del Consejo de Redacción de la revista Privacidad y Derecho Digital; Contributing Editor de la revista CSO España.

Competencias profesionales:

Ciberseguridad y protección de datos; Gestión de riesgos y continuidad de negocio; Sistemas de gestión ISO 27001 e ISO 22301; Gobierno y gestión de servicios TI; Cumplimiento normativo y compliance digital; Normalización técnica nacional e internacional; Estrategia de ciberseguridad y regulación tecnológica.

Méritos:

Premio en innovación tecnológica — Sun Microsystems; Premio en el ámbito del ensayo — Fundación Everis; Reconocido como uno de los 25 profesionales de la ciberseguridad más influyentes en España — IDG.

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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).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

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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.

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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

En el ámbito del aprendizaje automático, la optimización de modelos se ha convertido en una habilidad imprescindible para cualquier profesional que aspire a destacar en el sector. La demanda laboral en este campo está en pleno auge, y el curso Optimización de Modelos en ML te ofrece una oportunidad única para adquirir conocimientos esenciales que marcan la diferencia. Aprenderás a manejar funciones de pérdida y métricas de evaluación, aplicar técnicas avanzadas como el descenso del gradiente, y descubrir estrategias efectivas para evitar el overfitting, entre otros. Además, te adentrarás en el mundo de los optimizadores avanzados como ADAM y RMSprop, y explorarás la automatización del tuning con métodos innovadores.

Salidas laborales

Las principales salidas profesionales de este curso Optimización de Modelos en ML son las de profesional en ciencia de datos especializado en optimización de modelos, responsable de machine learning con enfoque en ajuste de hiperparámetros y especialista en redes neuronales profundas orientadas a la reducción del overfitting entre otras funciones.

Para qué te prepara

Al completar el curso Optimización de Modelos en ML, te prepararás para mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático. Aprenderás a implementar funciones de pérdida y métricas de evaluación, aplicar técnicas de descenso del gradiente y sus variantes, así como a regular modelos supervisados para evitar overfitting y underfitting. Además, desarrollarás habilidades para ajustar hiperparámetros mediante validación cruzada.

A quién va dirigido

El curso Optimización de Modelos en ML está diseñado para titulados en ciencia de datos, ingeniería y campos relacionados, interesados en mejorar sus habilidades en optimización de modelos de aprendizaje automático. Abordaremos desde los fundamentos de optimización hasta técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y estrategias para evitar overfitting.

Objetivos

- Comprender los fundamentos de la optimización en aprendizaje automático. - Identificar funciones de pérdida y métricas de evaluación de modelos. - Aplicar técnicas de descenso del gradiente y sus variantes estocásticas. - Implementar técnicas de regulación en modelos supervisados. - Realizar ajuste de hiperparámetros y validación cruzada eficazmente. - Desarrollar estrategias para evitar overfitting y underfitting en modelos. - Optimizar redes neuronales profundas usando optimizadores avanzados.

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