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머신 러닝 디플로마

Institución Educativa

방법 온라인

지속 150 시간

언어 스페인 사람

Gs. 3.407.000

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Plan de estudios

요약

머신 러닝 의이 디플로마 덕분 에이 징계에 대한 확실한 소개를 할 것입니다. 우리는 소셜 네트워크에서 사용자의 분류 또는 의료 이미지에서의 질병 탐지와 같은 정보에 입각 한 의사 결정에서 중심 필라로서 기계 학습을 탐색 할 것입니다. 자동 학습 알고리즘, 분류, 클러스터링, 권장 시스템 및 심층 신경망을 사용하는 법을 배웁니다. 또한 Python, Keras 및 Tensorflow와 같은 인기있는 도구 및 라이브러리를 탐색하여 실제 솔루션을 구현하여 이론적 지식을 습득 할 수있는 기회를 제공합니다.

목표

- 머신 러닝의 기초와 응용 프로그램을 이해하십시오. - 다양한 자동 학습 알고리즘을 식별하고 차별화합니다. - 머신 러닝 응용 프로그램의 실제 사례를 살펴보십시오. - 기계 학습과 딥 러닝을 식별하고 차이점과 유사성을 이해하십시오. - 권장 및 클러스터링 시스템의 구현을 지배합니다. - 데이터 분류 기술과 적절한 알고리즘 선택을 개발하십시오. - Python, Keras 및 Tensorflow를 사용하여 깊은 신경망을 구축하고 훈련하는 법을 배우십시오.

전문가 출구

기계 학습 분야 의이 디플로마가 끝날 때이 분야에서 수행 할 준비가되어 있으며 데이터 분석, 머신 러닝 엔지니어링, 시스템 개발, 기계 학습 프로젝트 컨설팅, 인공 지능 연구, 자동화 및 프로세스 최적화와 같은 다양한 작업을 선택할 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

기계 학습 의이 졸업장은 다양한 맥락에서 머신 러닝을 이해하고 적용 할 수 있도록 준비시킵니다. 추천 시스템을 개발하고 데이터를 분류하며 심층 신경망을 구축하는 법을 배웁니다. 과정이 끝나면 다른 많은 분야 중에서 건강, 마케팅, 금융 또는 연구 산업의 기계 학습 프로젝트를 해결할 준비가되어 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

기계 학습 졸업장은 컴퓨터 전문가, 데이터 분석가, 엔지니어 및 기계 학습 세계에 관심이있는 사람을 대상으로합니다. 가장 기본에서 가장 진보 된 것부터 시작하기 때문에 사전 지식은 필요하지 않습니다.