Cours sur les applications pratiques de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de la science des données

El objetivo que se persigue es la puesta en práctica de los conocimientos teóricos de Machine Learning, Deep Learning y Data Science, mediante la realización y resolución de casos prácticos. 1. Desarrollo de la capacidad de implementar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje No supervisado. - Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado y No supervisado empleando herramientas y librerías de Machine Learning y Deep Learning 2. Desarrollo de capacidades en Data Science como son: Analizar y modelar datos. - Elaborar informes. - Desarrollar cuadros de mando interactivos. 3. Desarrollo de las capacidades de estrategia para resolver un problema de Machine Learning, Deep Learning o Data Science. - Mediante la realización de ejercicios prácticos, el alumno, implementará mediante lenguaje de programación las funciones necesarias para la construcción de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Además de enfrentarse a un conjunto de datos, de donde realizará el análisis de los mismos, generando informes, estudiando las relaciones entre los mismos, así como visualizarlos de forma clara e intuitiva. - Finalmente el alumno, se enfrentará a una aplicación real, en las que emplea sus conocimientos teóricos y prácticos para resolver empleando la estrategia más adecuada un problema de Machine Learning.