>> Aprende con el Aprendizaje Automático

Comprende el Aprendizaje Automático

Aprende con el Aprendizaje Automático con la reconocida Universidad Leland Stanford Junior, comúnmente conocida como Universidad de Stanford o Stanford, es una universidad de investigación privada estadounidense, que cuenta con una gran trayectoria académica, te invita cordialmente a que te prepares con el curso Aprendizaje Automático, el cual está preparado para que adquieras conocimientos del aprendizaje, pudiendo realizar prácticas que podrás implementar luego en tu campo laboral.

En este curso online, podrás aprender sobre el aprendizaje espontáneo y el reconocimiento de patrones ya establecidos, el cual forma parte de la vida cotidiana, reconociendo que ese tipo de aprendizaje nos ha brindado automóviles autónomos, reconocimiento de voz práctico, búsqueda web efectiva y una comprensión mucho mejor del genoma humano.

Este aprendizaje es tan generalizado hoy en día que probablemente lo uses docenas de veces al día sin saberlo, ósea de forma automática y muchos investigadores piensan que es una de las mejores maneras de avanzar hacia un mejor nivel humano.

Objetivos del Aprendizaje Automático

Tendrás las herramientas para presentar la idea central del aprendizaje, pudiendo desarrollar sin problema alguno cualquiera de los conocimientos aprendidos. También te proporcionará una amplia introducción al aprendizaje espontáneo, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos, pudiendo comprender fácilmente los temas. Aprenderás los fundamentos teóricos del aprendizaje, obteniendo conocimientos prácticos para aplicar de manera rápida y poderosa estas técnicas a nuevos problemas.

Información sobre el Aprendizaje Automático

Información que debes saber antes de comenzar el curso, las nombramos a continuación:

  • Entrega de Certificados
  • Tendrás opción de aprendizaje autogestionado
  • Tendrás material de apoyo como lecturas del tema y videos
  • Cuentas con cuestionarios de práctica que te servirán para tu aprendizaje
  • Deberás realizar análisis de cada módulo
  • Tareas complementarias programadas con calificación

Información de interés del curso Aprendizaje Automático

Contarás con videos que utilizarás en cada lección, realizarás las actividades de evaluación dirigidas a la reflexión personal. Después de cada clase, realizarás una evaluación para saber comprendiste cada tema. También tendrás material de lectura que te ayudará adquirir conocimientos referentes a la información que recibirás en el curso.

Aprendizaje Automático
No lo dudes apúntate a este curso de Coursera y mejora tu técnica de aprendizaje.

 

Programa del curso Aprendizaje Automático

Aquí podrás observar los temas que desarrollarás en el curso, la cual estará acompañado por el instructor preparado en el tema.  te describimos a continuación el programa:

  • Primera Semana: Introducción: ¡Bienvenido al aprendizaje! En este módulo, presentamos la idea central de enseñar a una computadora a aprender conceptos utilizando datos sin estar programado explícitamente.

Regresión Lineal con una Variable: Analizamos la aplicación de la regresión lineal a la predicción del precio de la vivienda, presentamos la noción de una función de costo e introducimos el método de descenso de gradiente para el aprendizaje.

Repaso de álgebra Lineal: Este módulo opcional proporciona un repaso sobre los conceptos de álgebra lineal. La comprensión básica del álgebra lineal es necesaria para el resto del curso, especialmente cuando comenzamos a cubrir modelos con múltiples variables

  • Segunda Semana: Regresión lineal con múltiples variables: ¿Qué pasa si su entrada tiene más de un valor? En este módulo, mostramos cómo se puede extender la regresión lineal para adaptarse a múltiples características de entrada. También discutimos las mejores prácticas para implementar la regresión lineal.

Tutorial de Octave / Matlab: Este curso incluye asignaciones de programación diseñadas para ayudarlo a comprender cómo implementar los algoritmos de aprendizaje en la práctica. Para completar las asignaciones de programación, deberá utilizar Octave o MATLAB. Este módulo presenta Octave / Matlab y le muestra cómo enviar una tarea.

  • Tercera Semana: Regresión logística. La regresión logística es un método para clasificar datos en resultados discretos. Por ejemplo, podríamos usar la regresión logística para clasificar un correo electrónico como spam o no. En este módulo, presentamos la noción de clasificación, la función de costo para la regresión logística y la aplicación de la regresión logística a la clasificación de clases múltiples.

Regularización: Los modelos de aprendizaje precisos deben generalizarse bien a nuevos ejemplos que el modelo no ha visto en la práctica. En este módulo, presentamos la regularización, que ayuda a evitar que los modelos sobre ajustar los datos de entrenamiento.

  • Cuarte Semana:Redes neuronales: representación: Las redes neuronales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro y se usa ampliamente en muchas aplicaciones, como por ejemplo cuando su teléfono interpreta y entiende sus comandos de voz, es probable que una red neuronal le esté ayudando a comprender su voz; también cuando cobra un cheque, las máquinas que leen automáticamente los dígitos también utilizan redes neuronales.

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