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Modalidad
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Duración - Créditos
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180 horas
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sin intereses
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4,6
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* Todas las opiniones sobre CEU - Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Diplomado en machine learning productivo

CEU - DIPLOMADO EN MACHINE LEARNING PRODUCTIVO. Consigue aprender todo sobre el machine learning y la inteligencia artificial, logrando implantar estas nuevas funcionalidades dentro de las industrias productivas y beneficiándote de todos los beneficios que ello conlleva. Pide información sin compromiso y no dudes en inscribirte con Euroinnova.

Resumen salidas profesionales
de Diplomado en machine learning productivo
Bienvenido al Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos. En este curso, explorarás el mundo del Machine Learning y su diferente aplicación en ambientes productivos. Aprenderás sobre los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, el uso de la extracción de estructura de datos, realizar clustering, sistemas de recomendación, clasificación y los fundamentos de redes neuronales. Además, descubrirás cómo el Deep Learning está transformando el panorama tecnológico. Prepárate para desarrollar habilidades prácticas en el despliegue de modelos de Machine Learning en entornos reales y estar a la vanguardia de esta emocionante área tecnológica
Objetivos
de Diplomado en machine learning productivo
- Comprender los fundamentos del Machine Learning y sus diferentes clasificaciones de algoritmos. - Dominar la extracción de estructura de datos y la aplicación de técnicas de clustering. - Explorar los sistemas de recomendación y cómo implementar filtrado colaborativo. - Dominar los conceptos de clasificación y utilizar algoritmos para resolver problemas reales. - Entender los componentes y el aprendizaje en redes neuronales y Deep Learning. - Conocer el proceso de elección en sistemas de decisión y su aplicación en casos prácticos.
Salidas profesionales
de Diplomado en machine learning productivo
Con el conocimiento adquirido en este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos, podrás acceder a diversas oportunidades laborales como científico de datos, ingeniero de Machine Learning, desarrollador de aplicaciones inteligentes y consultor en proyectos de Data Science y estarás preparado para formar parte de equipos de desarrollo tecnológico
Para qué te prepara
el Diplomado en machine learning productivo
Al finalizar este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos, estarás preparado para aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning. Adquirirás las habilidades necesarias para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático en proyectos reales y tomar decisiones informadas en el proceso. Además, estarás capacitado para entender el potencial transformador de las redes neuronales.
A quién va dirigido
el Diplomado en machine learning productivo
Este Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en el campo del Machine Learning y su aplicación en entornos productivos. También es ideal para desarrolladores, analistas de datos, científicos de datos y aquellos que deseen adentrarse en la implementación de modelos de Machine Learning
Metodología
de Diplomado en machine learning productivo
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Diplomado en machine learning productivo

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  1. Introducción al Machine Learning
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

Titulación de Diplomado en machine learning productivo

Titulación Universitaria de CEU - Diplomado en Despliegue de Modelos de Machine Learning en Ambientes Productivos otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU) Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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SIU - San Ignacio University

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Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
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7 razones para realizar el Diplomado en machine learning productivo

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Aprendizaje para la vida real, contenidos prácticos, adaptados al mercado laboral y entornos de aprendizaje ágiles en campus virtual con tecnología punta

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3
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Se llevan a cabo auditorías externas anuales que garantizan la máxima calidad AENOR.

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Disponemos de Bolsa de Empleo propia con diferentes ofertas de trabajo, y facilitamos la realización de prácticas de empresa a nuestro alumnado.

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Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Euroinnova.

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Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15%
Beca Emprende

Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15%
Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Diplomado en Machine Learning Productivo

En este momento vas a poder recibir una formación especializada en el machine learning, una de las nuevas tecnologías con más prospección para el futuro, aprenderás todo sobre cómo aplicar esta tecnología en las industrias productivas para beneficiarte de sus beneficios, así como el deep learning y otros aspectos muy importantes del trabajo con datos, algoritmos y la inteligencia artificial gracias al CEU - Diplomado en Machine Learning Productivo

Ahora puedes conseguir una especialización única en el ámbito de la producción, logrando realizar la estructura de datos y la aplicación del clustering en estas actividades, así como tener un mayor control de la actividad y a través de algoritmos ser capaz de resolver cualquier problema o ineficiencia de forma rápida. Todo ello será con el Diplomado en Machine Learning Productivo que pone a tu disposición Euroinnova International Online Education

CEU - DIPLOMADO EN MACHINE LEARNING PRODUCTIVO

Cómo funciona el Machine Learning 

El machine learning es una tecnología de aprendizaje automático que forma parte de la inteligencia artificial y que cada vez es más implementada en las distintas actividades profesionales que podemos encontrar, entre ellas la de la industria productiva. Gracias a esta tecnología, a través de algoritmos programados se puede conseguir que por sí misma identifique un patrón de respuesta a través de grandes números de datos, consiguiendo de esta manera dar una respuesta de forma autónoma, en el caso de que esta sea errónea se le notificará y aprenderá sobre el error, optimizando su funcionamiento hasta que sea capaz de realizar todas o casi todas las actividades para la que se ha diseñado

Los algoritmos que componen el machine learning son capaces de aprender de forma autónoma, o proponer predicciones de lo que puede ocurrir, algo muy importante dentro del sector productivo, aunque lo que más destacaríamos sería la capacidad de aprendizaje de errores para conseguir el mayor rendimiento posible a lo largo del tiempo por sí misma, esto tiene unas consecuencias directas en la producción y los beneficios de las compañías. 

Fases que se siguen en el machine learning 

El machine learnign se compone de varias etapas que nos permite realizar la actividad de forma adecuada, para ello se deberá de contar con un profesional capaz de supervisar y gestionar su implantación, para ello este diplomado te da una formación especializada en la aplicación del machine learning en el sector productivo por lo que puedes ver aumentadas tus probabilidades de contratación en este sector. 

  • Primera fase, la primera fase consiste en la selección y preparación de los datos de entrenamiento, estos datos se utilizan para introducirlos en los algoritmos que se han diseñado de machine learning para ser capaces de solucionar los problemas que necesitamos, por ello la recolección, tratamiento y adaptación de los datos para su introducción en esta actividad es clave. El etiquetado se deberán de determinar las características que el algoritmo debe de identificar, también realizar un etiquetado para que consiga detectar y extraer los patrones de comportamiento o de características de forma autónoma para realizar la actividad de producción de manera correcta. 
  • Segunda fase, esta consiste en la selección de algoritmo, se deberá de escoger aquel que mejores rendimientos esté ofreciendo, su selección dependerá mucho del volumen de datos con el que vaya a trabajar, así como el sesgo que se necesita para mejorar la precisión en sus decisiones. 
  • Tercera fase, variables, consiste en entrenar el algoritmo hasta que sea capaz de identificar todos los errores y llegar a las respuestas adecuadas, estas tecnologías son capaces de aprender de sus errores, corrigiéndolos, si se logra realizar un entrenamiento efectivo de la mayor parte de los datos, los que se introduzcan a continuación conseguirán ser resueltos de forma precisa y correcta. 
  • Mejorado del modelo, esta es la última fase, cuando tenemos ya el modelo entrenado con nuevos datos tratamos de resolver las pequeñas ineficiencias que pueda mostrar e introducir nuevos algoritmos y funciones que perfeccionen su actividad. 

 

Logra en este momento entender el funcionamiento de la IA y el Machine Learning aplicado al sector productivo gracias al Diplomado en Machine Learning Productivo que te ofrece de forma totalmente online Euroinnova International Online Education. 

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Si quieres conocer más sobre estas tecnologías con otro diplomado, puedes consultar a continuación el amplio catálogo de ofertas formativas de diplomado que tiene Euroinnova clickando en el siguiente link diplomados/sistemas-e-informatica.

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