El Deep learning es una rama de la Inteligencia Artificial que busca emular la forma en que los seres humanos aprenden. Esta técnica se basa en la creación de una red neuronal, una computadora virtual que se programa para aprender. Esta red neuronal puede ajustar sus parámetros para resolver problemas complejos.
Las redes neuronales se basan en conexiones de neuronas artificiales que están diseñadas para aprender de los datos y formar asociaciones entre ellos. Estas asociaciones se pueden usar para predecir resultados futuros y obtener resultados más precisos que los obtenidos por los algoritmos tradicionales.
En este curso profundizarás en el concepto del Deep Learning y en el uso de las redes neuronales en tu empresa. Conoce más sobre ellos mediante diferentes casos reales de uso.
Metodología
Para todas las sesiones se seguirá el siguiente esquema, por este orden:
- Definición de los conceptos con casos prácticos, reales y sencillos de entender en diferentes sectores y empresas.
- Explicación de los conceptos. Una vez entendido el ejemplo, se trasladarán los conocimientos desde un punto de vista teórico.
- Ejercicio práctico de aplicación en la propia empresa.
Objetivo
Conocer modelos de Machine y Deep Learning existentes en la actualidad, así como aplicarlos a distintos conjuntos de datos y evaluar cual es el mejor modelo en función de los resultados obtenidos.
Contenido del curso
- KNN.
- Naive Bayes.
- Regresión lineal y logística.
- Árboles de decisión.
- Introducción al Deep Learning.
- Redes neuronales.
- Métodos ensamble.
- PLN.
- Tratamiento de imágenes.
- Casos de uso.
¿Qué te llevarás de esta formación?
Conocer modelos de Machine y Deep Learning existentes en la actualidad, así como aplicarlos a distintos conjuntos de datos y evaluar cual es el mejor modelo en función de los resultados obtenidos.
Ponentes
Borja Balparda de Marco
CEO y consultor especializado en la implementación de técnicas de Big Data.
Data Scientist en Data Value Management, C2B y Profesor de Big Data en la Universidad de Navarra. Máster en “Big Data and Business Inteligence” por la Universidad de Deusto. Curso de “Big Data para la Industria” organizada por “SPRI Digitala”.
DOCTOR CUM LAUDE: Economía, especializada en econometría aplicada al estudio de diferentes variables macroeconómicas y financieras de países africanos, por la Universidad de Navarra. Four Essays on Economic issues in African Countries.
Master in Economics and Finance por la Universidad de Navarra. Licenciatura en ADE por la Universidad de Navarra.
Germán Alonso
Formador y consultor en el área de programación, estadística, compilación, análisis e integración de grandes volúmenes de datos.
Máster en Big Data y Business Inteligence (Universidad Deusto 2017). Licenciatura en ADE (Bilbao).
Horario
El curso se desarrollará a lo largo de 25 horas entre el 15 y el 19 de noviembre en horario de 9:00 a 14:00.
