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머신 러닝 디플로마

Institución Educativa

방법 온라인

지속 150 시간

언어 스페인 사람

395€

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Plan de estudios

요약

기계 학습 의이 디플로마 덕분 에이 분야에서 끊임없는 진화에서 가장 관련성이 높은 기초, 기술 및 응용 프로그램을 다룰 것입니다. 기계 학습 및 가장 많이 사용 된 알고리즘에 대한 소개에서 딥 러닝 및 신경망에 이르기까지 학생들은 이러한 기술을 다양한 맥락에서 이해하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득합니다. 또한 데이터 구조 추출, 권장 및 분류 시스템과 같은 문제뿐만 아니라 Python, Keras 및 Tensorflow와 같은 인기있는 도구의 사용과 같은 문제. 이 과정을 통해 학생들은 기계 학습 부문의 업무 기회를 활용할 준비가되어 있습니다. 또한, 당신은 현장에서 전문가 팀이 있습니다.

목표

- 머신 러닝의 기초를 이해하고 다양한 자동 학습 알고리즘을 분류하십시오. - 자동 학습 응용 프로그램의 실제 예를 식별하고 딥 러닝과 구별하십시오. - 자동 학습 알고리즘의 유형을 탐색하고 다른 상황에서 사용을 알고 있습니다. - 클러스터링을 통한 데이터 구조 추출을 분석합니다. - 컨텐츠 사용자 정의에서 추천 시스템 및 응용 프로그램을 연구하십시오. - 데이터 분류를 위해 기계 학습에 사용되는 분류기 및 알고리즘이있는 벨셔. - 뉴런 네트워크 및 딥 러닝에 대한 지식을 얻습니다.

전문가 출구

머신 러닝 분야 의이 졸업장의 전문가 출구는 기계 학습 부문에 들어갈 수있게 해주 며 데이터 과학자, 자동 학습 엔지니어, 인공 지능, 데이터 분석가 및 기술 회사의 컨설턴트와 같은 소프트웨어 개발자와 같은 직업 기회를 찾을 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

머신 러닝 분야 의이 졸업장은 기계 학습 분야에서 유능한 전문가가 될 준비를합니다. 다양한 응용 프로그램에서 자동 학습 알고리즘을 이해하고 적용하는 데 필요한 이론적이고 실용적인 기초를 배웁니다. 데이터 분류, 클러스터링을 통한 구조 추출, 다른 주제 중에서도 작업을 수행하는 기술을 습득합니다.

누가 해결 되었습니까?

머신 러닝 분야 의이 졸업장은 IT 전문가, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자 및 기계 학습 분야에서 탄탄한 지식을 습득하는 데 관심이있는 사람을 대상으로합니다. 과정은 기본 개념에 대한 완전한 소개를 제공하기 때문에 사전 지식 또는 통계 지식이 필요하지 않습니다.