_06 | Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos
Bloque 3. Aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicada _10 Introducción al _11
_09 Introducción a la estadística con R
_12 Deep Learning: teoría de redes neuronales
Sistemas recomendadores de productos
aprendizaje automático
Introducción a la estadística: análisis y descripción de datos.
Aprendizaje supervisado y no supervisado.
Introducción a los sistemas de recomendación.
§ Historia y evolución del Deep Learning.
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Aplicaciones y casos de éxito en la industria y la investigación.
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Contrastes de hipótesis.
Clustering y clasificación. Técnicas y medidas de calidad.
Sistemas de recomendación clásicos: “El carrito de la compra”.
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Estimación de intervalos de confianza.
Estructura y componentes de una red neuronal.
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Herramientas de aprendizaje automático, visualización.
Sistema de recomendación personalizados.
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Entrenamiento con R.
hacia adelante y hacia atrás.
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El ciclo de la minería de datos.
Caso de uso real.
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§ Descenso del gradiente y optimización.
§ Implementación de las redes neuronales artificiales: Tensorflow y Keras.
§ Otras arquitecturas de redes neuronales: CNN, RNN, autoencoders.
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