Introducción al Machine Learning con Python: Un primer paso al mundo de la I.A.

Público objetivo:

Profesionales de diversas áreas con conocimientos de computación. No se requieren conocimientos de programación.

Objetivo del curso:

Conocer y poder utilizar los algoritmos esenciales de Machine Learning en diversos escenarios.

Temario:

• Tipos de Aprendizaje Máquina
• Python para I.A.
  • Jupyter
  • Pandas
  • Scikit-learn
• Matemáticas para I.A.
• Métodos de regresión: Encontrando datos que no tenemos
• Clasificación no supervisada
• Aprendizaje por reforzamiento
• Validación de modelos
• Afinación de modelos

Lo que aprenderás:

Aprenderás como aplicar modelos de Aprendizaje Máquina en diversos escenarios usando módulos de Python.

Prerrequisitos:

• Comodidad con el uso de la computadora y plataformas en línea.

Portafolio de evidencias:

Cuadernos de Jupyter con prácticas sobre datos reales para:

• Limpieza y normalización de datos
• Aplicación de modelos de regresión
• Aplicación de modelos de clasificación
• Validación, Afinamiento de modelos
• Visualización de resultados

Competencias adquiridas:

• Identifica los principales tipos de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y por refuerzo).
• Usa de forma básica Python y Jupyter
• Maneja estructuras de datos con Pandas para la limpieza, visualización y análisis exploratorio de datos. (Uso de bibliotecas Pandas)
• Aplica modelos básicos de machine learning con scikit-learn como:
• Regresión
• Clasificación
• Usa Pandas y numPy para limpieza y normalización
• Usa matplotlib para visualización de datos y resultados
• Implementa técnicas de validación y afinación de modelos para mejorar la precisión y generalización.
• Interpreta los resultados de los modelos para tomar decisiones fundamentadas en datos.