¿Por qué estudiar este curso?
Aprenderás el desarrollo de un flujo de trabajo completo para la generación de modelos de Machine Learning, desde el pre-procesamiento de los datos de entrada, entrenamiento de modelos de clasificación o regresión, optimización de modelos, hasta la etapa de despliegue. Hoy en día, diferentes sectores industriales están demandando la generación de aplicaciones que permitan anticiparse a diferentes eventos de interés, describir grupos de entidades, así como descubrir relaciones, formas, tendencias y reglas, que permitan dar valor a sus organizaciones apoyándolos en el proceso de toma de decisiones.
¿Qué lograré con este curso?
Este curso-taller hará una revisión sobre qué es Machine Learning, así como cuál es su relación y diferencia con otros conceptos similares; los cuales tienden a confundirse. Posteriormente se revisarán los modelos más utilizados en la industria, identificando sus ventajas y limitaciones, como su correcta forma de ser utilizados, reconociendo las situaciones donde podría ser aplicado.
- Profesionales con especial énfasis en aquellos que realicen o deseen hacer análisis sobre diferentes cantidades de datos de diferente naturaleza, como por ejemplo economistas, estadísticos, ingenieros, administradores o profesionales de carreras afines dentro del ámbito de las tecnologías de la información y comunicación (TIC), entre otros; quienes deben tener dominio básico de lenguajes de programación, matemáticas, estadística y probabilidades.
- Público general con experiencia previa en el lenguaje de programación Python.
- Introducción a Machine Learning
- Preprocesamiento de Datos
- Ingeniería de Atributos
- Modelos Simples de Clasificación
- Modelos Simples de Regresión
- Modelos Ensamblados
- Redes Neuronales
- Afinamiento del Modelo y Despliegue
Edwin Villanueva Talavera
En la industria trabajó en instituciones públicas y privadas del Perú en los sectores de telecomunicaciones y desarrollo de software. Desde el 2017 se desempeña como docente e investigador en el Grupo de Inteligencia Artificial (IA-PUCP), donde viene liderando proyectos de investigación y desarrollo tecnológico con aplicación de técnicas de inteligencia Artificial.
Certificado:
- Los participantes deberán aprobar la evaluación con una nota mínima de 11 (once) sobre 20 (veinte) y acreditar una asistencia al 75% de las horas de clase programadas.
Constancia de participación:
- Se entregará una constancia de participación a quienes hayan asistido a un mínimo del 75% de las horas programadas y no alcancen la nota mínima aprobatoria.
S/ 850
Descuentos especiales:
- Comunidad PUCP: S/ 725
Pronto pago hasta el 20 de julio:
- Público en general: S/ 765
- Comunidad PUCP: S/ 680