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머신 러닝 디플로마

Institución Educativa
방법 온라인
지속 130 시간
언어 스페인 사람
Gs. 2.499.000
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

요약

졸업장으로 기계 학습의 세계에 몰입하십시오! 오늘날,이 분야의 전문가에 대한 수요는 열광적 인 수준에서 유발됩니다. 왜냐하면? 기계 학습은 미래이기 때문에 끝없는 가능성을 잠금 해제하는 열쇠입니다. 머신 러닝 디플로마에서는 분류 알고리즘, 뉴런 네트워크, 딥 러닝 등을 사용하여 머신 러닝 모델을 설계하고 평가하기 위해 Avant -Garde 기술을 습득합니다. 기술의 최전선에 있고 싶습니까? 지금은 당신의 시간입니다! 기계 학습의 무한한 잠재력을 탐색 할 수있는 온라인 환경에서 집의 편안함에서 배우십시오. 가입하고 미래의 혁명의 일부가 되십시오!

목표

- 다양한 유형의 자동 학습 알고리즘을 이해하십시오. - 데이터 구조 추출에 클러스터링 기술을 적용하십시오. - 개인화 된 추천 시스템을 설계하고 개발합니다. - 데이터 분류에 분류기 및 알고리즘을 사용하십시오. - 파이썬에서 뉴런 네트워크와 딥 러닝의 사용을 마스터하십시오.

전문가 출구

머신 러닝 디플로마는 광범위한 구인 사무실을 제공합니다. 신경망의 분류 또는 개발에서 데이터 전문가, 권장 시스템, 권장 시스템으로 수행 할 수 있습니다. Python, Keras 및 Tensorflow에서 딥 러닝을 통해 데이터 분석과 같은 부문에서 요구되는 전문가가 될 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

머신 러닝 디플로마는 데이터 추출 및 분석뿐만 아니라 권장 및 분류 시스템의 생성에 자동 학습 알고리즘을 적용 할 준비를합니다. Python, Keras 및 Tensorflow와 같은 도구를 사용하여 뉴런 네트워크, 딥 러닝 및 뉴런 시스템의 기술을 개발합니다. 교육 후 예측 모델을 설계하고 훈련시키고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

머신 러닝 디플로마는 컴퓨터 과학에 대한 사전 지식이 필요하지 않고 매혹적인 자동 학습 세계에 관심이있는 사람들을 위해 설계되었습니다. 분류 및 클러스터링 알고리즘 소개에서 Python, Keras 및 Tensorflow를 사용한 신경 네트워크 및 딥 러닝에 이르기까지.

방법론

우리의 방법론은 맞춤형 학습을 위해 기술, 교육학 및 공감을 결합합니다.

당신은 리듬을 표시하고, 길을 결정하고 인공 지능이 당신과 함께 의미와 목적으로 더 잘 배우도록 동반합니다.

개인화 된 학습을 실현했습니다

당신의 스타일, 관심 및 수준은 경로를 정의합니다. 당신은 출발점입니다.

구성주의

탐색, 경험 및 적용. 학습은 암기하지 않고 이해를 의미합니다.

당신을 지시하지 않고 당신을 동반하는 사람

인공 지능 보조자 인 Phia는 자율성을 제한하지 않고 당신을 안내합니다.

압력없이 평가

연속적이고 적응적인 피드백. 학습은 과정이 아니기 때문에 그림이 아닙니다.

Certificación

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Euroinnova International Online Education과 협력하여 San Mateo University Foundation에서 발행 한 머신 러닝 디플로마 타이틀

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장학금

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가장 접근하기 쉬운 훈련 : 0%의 관심을 끝내고 개인화 된 장학금을 받으십시오.

Eduahub에서 우리는 모든 사람이 교육을 이용할 수 있어야한다고 생각합니다. 따라서 우리는 실용적이고 현재 및 품질 교육에 대한 접근성을 촉진하여 경제적 장벽을 제거하는 장학금 계획을 제공합니다.

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동문 장학금 : 에두아우브의 전 학생들을위한.

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실업 장학금 : 실업자 인 경우.

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수많은 가족 장학금 : 3 명 이상의 자녀가있는 가족을 위해.

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장애 장학금 : 장애가있는 사람들의 경우 ≥33%.

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Emprende Scholarship : 귀하의 활동을 인정하는 자립자.

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장학금 추천 : 동문이 추천하는 경우.

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그룹 장학금 : 3 명 이상의 공동 비문.

단일 플랫폼의 전체 교육 우주.

자율적으로 그리고 목적으로 형성하도록 안내하는 직관적 인 환경.

더 알고 있습니다

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모바일, 태블릿 또는 PC에서 24/7을 사용할 수 있습니다. 당신은 언제, 어떻게 훈련 할 것인지 결정합니다.

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