Resultados de aprendizaje

Al final de este curso, usted será capaz de:

• Definir los conceptos y marcos fundamentales del aprendizaje automático (ML)
• Ilustre en qué se diferencia el aprendizaje automático de las metodologías de programación tradicionales
• Reconozca los diferentes tipos de aprendizaje automático y sus aplicaciones
• Analice las aplicaciones, las ventajas y las limitaciones del aprendizaje automático supervisado y no supervisado
• Identifique los algoritmos clave del aprendizaje automático, sus funcionalidades e implementaciones
• Analice la aplicación del aprendizaje profundo para optimizar las operaciones en varios dominios empresariales
• Explique cómo se utilizan las redes neuronales para crear sistemas de IA complejos
• Cree modelos potentes capaces de resolver tareas complejas
• Describa cómo se utilizan las redes neuronales convolucionales para el procesamiento de imágenes y las aplicaciones de visión artificial
• Distinga los usos de las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN)
• Describa los métodos para entrenar y optimizar varios tipos de modelos de IA