Diplôme en déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs

Établissement d'enseignement
Mode En ligne
Durée 130 heures
Langues Espagnol
362
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Demande d'information

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Programme d'études

Résumé

L'apprentissage automatique a plusieurs applications dans divers domaines, tels que l'analyse des données, la vision artificielle, le traitement du langage naturel, la robotique ou la médecine. Dans ce diplôme en déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs, vous apprendrez les concepts, les techniques, les outils et les bonnes pratiques pour concevoir, mettre en œuvre et afficher des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements réels. Vous apprendrez à utiliser différents algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes d'extraction des données, les systèmes de recommandation, la classification, les réseaux de neurones et les systèmes d'apprentissage en profondeur et de choix. Vous apprendrez également à utiliser des normes internationales telles que DSS et IDS pour implémenter un système basé sur l'apprentissage automatique.

Objectifs

- Comprendre les fondations et les tendances de l'apprentissage automatique. - Connaître et appliquer différents algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes. - Utilisez des outils tels que Python, Scikit-Learn, TensorFlow ou Pytorch. - Déployer et consommer des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs. - Évaluez et améliorez la qualité et les performances des modèles d'apprentissage automatique. - Implémentez un système de support suivant la norme DSS et IDSS. • Développez votre propre projet d'apprentissage automatique.

Opportunités professionnelles

Les résultats du travail du diplôme en déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs sont très larges et variés, car l'apprentissage automatique est une activité essentielle dans tout domaine qui nécessite l'utilisation ou la génération d'informations basées sur les données. Les postes professionnels que vous pouvez choisir sont l'analyste de données, ou l'IA, l'ingénieur de l'apprentissage automatique, etc.

Pour vous préparer

Le diplôme en déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs vous prépare à travailler avec des données d'un point de vue intelligent et innovant tel que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. À la fin du diplôme, vous obtiendrez un certificat qui prouve vos compétences et vos compétences dans l'apprentissage automatique. Cela vous permettra d'accéder à différentes opportunités d'emploi.

A qui s'adresse-t-il ?

Ce diplôme en déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs vise tous ceux qui souhaitent commencer ou approfondir le domaine de l'apprentissage automatique, pour des raisons professionnelles ou personnelles. Le diplôme est conçu pour que vous puissiez le suivre à votre rythme, avec des exercices personnalisés et un suivi.

Méthodologie

Notre méthodologie allie technologie, pédagogie et empathie pour un apprentissage adapté à vos besoins.

Vous donnez le rythme, décidez du chemin et l’intelligence artificielle vous accompagne pour que vous appreniez mieux, avec du sens et du sens.

Un apprentissage véritablement personnalisé

Votre style, vos intérêts et votre niveau définissent l'itinéraire. Vous êtes le point de départ.

Le constructivisme en action

Explorez, expérimentez et appliquez. Apprendre signifie comprendre, pas mémoriser.

Une IA qui vous accompagne, pas vous dirige

PHIA, notre assistant d'intelligence artificielle vous guide sans limiter votre autonomie.

Évaluation sans pression

Rétroaction continue et adaptative. Parce que l’apprentissage est un processus, pas un nombre.

Certification

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Titre du diplôme dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements productifs publiés par l'Université Hemispheres en collaboration avec l'Institut européen des études commerciales (INEEM)

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Bourses

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