Descripción

Desarrollar y perfeccionar un sistema inteligente es fundamental para automatizar el análisis de la información de una empresa”

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En este Diplomado permitirá desarrollar la capacidad de análisis de los estudiantes para pasar de un modelo de datos desestructurado a la automatización del proceso de extracción de datos. Para ello, se establecerá una distinción entre las diferentes técnicas de aprendizaje que se utilizan en el desarrollo de sistemas inteligentes, como el aprendizaje automático y los algoritmos de clasificación y regresión.

A medida que se avance en el programa, se profundizará en la teoría de redes neuronales, un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples e interconectados que ayudan a procesar la información por medio de su estado dinámico. Siendo un modelo computacional que ha evolucionado para adaptarse a las necesidades de la ingeniería informática actual.

Todo el programa está compuesto por una serie de casos prácticos que favorecerán el aprendizaje de los ingenieros informáticos que buscan seguir avanzando en sus carreras profesionales y retándose a sí mismos para alcanzar la excelencia.

Encuentra una solución innovadora a los problemas de una empresa automatizando sus procesos tediosos”

Este Diplomado en Diseño y Desarrollo de Sistemas Inteligentes en Data Science contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería enfocada en el análisis del dato
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Genera conocimiento especializado sobre las diferentes técnicas de aprendizaje automático para automatizar tareas”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.   

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.   

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Conoce los distintos algoritmos que ayudan a formar un modelo neuronal en un sistema inteligente”

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Este programa se encuentra disponible en una modalidad Online, facilitando la participación de los estudiantes”

Temario

Para los ingenieros informáticos es fundamental contar con el conocimiento más actualizado sobre el diseño y desarrollo de nuevos sistemas inteligentes de Data Science y para ello, se ha dispuesto un Diplomado que aportará toda la información pertinente en este tema, como lo es conocer los diferentes tipos de aprendizajes, algoritmos y el proceso de minería. De esta manera, se cumplen los objetivos del programa en capacitar ingenieros profesionales, integrales y de gran prestigio.

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Es momento de dar un paso más allá en tu carrera y desarrollar un programa que se adapte a los macrodatos de la empresa”

Módulo 1.  Diseño y desarrollo de sistemas inteligentes

1.1. Preprocesamiento de datos

1.1.1. Preprocesamiento de datos
1.1.2. Transformación de datos
1.1.3. Minería de datos

1.2. Aprendizaje Automático

1.2.1. Aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.2. Aprendizaje por refuerzo
1.2.3. Otros paradigmas de aprendizaje

1.3. Algoritmos de clasificación

1.3.1. Aprendizaje Automático Inductivo
1.3.2. SVM y KNN
1.3.3. Métricas y puntuaciones para clasificación

1.4. Algoritmos de Regresión

1.4.1. Regresión Lineal, regresión Logística y modelos no lineales
1.4.2. Series temporales
1.4.3. Métricas y puntuaciones para regresión

1.5. Algoritmos de Agrupamiento

1.5.1. Técnicas de agrupamiento jerárquico
1.5.2. Técnicas de agrupamiento Particional
1.5.3. Métricas y puntuaciones para clustering

1.6. Técnicas de reglas de asociación

1.6.1. Métodos para la extracción de reglas
1.6.2. Métricas y puntuaciones para los algoritmos de reglas de asociación

1.7. Técnicas de clasificación avanzadas. Multiclasificadores

1.7.1. Algoritmos de Bagging
1.7.2. Clasificador “Random Forests
1.7.3. “Boosting” para árboles de decisión

1.8. Modelos gráficos probabilísticos

1.8.1. Modelos probabilísticos
1.8.2. Redes bayesianas. Propiedades, representación y parametrización
1.8.3. Otros modelos gráficos probabilísticos

1.9. Redes Neuronales

1.9.1. Aprendizaje automático con redes neuronales artificiales
1.9.2. Redes feedforward

1.10. Aprendizaje profundo

1.10.1. Redes feedforward profundas
1.10.2. Redes neuronales convolucionales y modelos de secuencia
1.10.3. Herramientas para implementar redes neuronales profundas

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Descubre todas las posibles aplicaciones y el gran impacto que tiene los Sistemas Inteligentes en una empresa”