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Certificación: Artificial Intelligence Professional Certificate

$99.00

Incluye:

  • Examen de certificación internacional en español como Artificial Intelligence Professional Certificate – CAIPC™
    • Acceso por 60 días naturales.
    • 2 oportunidades para presentar y acreditar.
    • Guías de estudio y preguntas de apoyo descargables.
    • Soporte Técnico a través de correo electrónico y/o whatsapp.

Fundamentos del Aprendizaje Automático

  • Fundamentos del Aprendizaje Automático – ML

 

I.1 Puntos Clave

  • Aprendizaje Automático Supervisado
  • Aprendizaje Automático no Supervisado
  • Aprendizaje Automático por Refuerzo

 

I.2 Introducción K-Nearest Neighbors

  • DevOps Adopción
  • Introducción
  • Introducción a los Datos
  • K-nearest Neighbors
  • Distancia Euclidiana
  • Calcular la Distancia para Todas las Observaciones
  • Aleatoriedad y Clasificación
  • Precio Promedio
  • Funciones de Predicción

 

I.3 Evaluación del Rendimiento del Modelo

  • Comprobando la Calidad de las Predicciones
  • Métricas de Error
  • Error Cuadrático Medio
  • Entrenamiento de Otro Modelo
  • Raíz del Error Cuadrático Medio
  • Comparación del MAE y el RMSE

 

I.4 Multivariante del Método K-Nearest Neighbors

  • Recapitulemos
  • Eliminación de Características
  • Manejo de los Valores Perdidos
  • Normalización de Columnas
  • stancia Euclidiana para el Caso Multivariante
  • Introducción a Scikit-learn
  • Ajuste de un Modelo y Realización de Predicciones
  • Cálculo del MSE con Scikit-Learn
  • Utilización de más Funciones
  • Utilización de Todas las Funciones

 

I.5 Optimización de Hiperparámetros

  • Recapitulación
  • Optimización de Hiperparámetros
  • Ampliar la Búsqueda en la Cuadrícula
  • Visualización de los Valores de los Hiperparámetros

 

I.6 Validación Cruzada

  • Concepto
  • Validación de la Retención
  • Validación Cruzada K-Fold

 

I.7 Proyecto Guiado: Predicción de los Precios de Automóviles

  • Proyecto Guiado: Predicción de los Precios de Automóviles

 

II Cálculo para el Aprendizaje Automático

  • Cálculo para el Aprendizaje Automático
  • Comprender las Funciones Lineales y No Lineales
  • Comprensión de los Límites
  • Encontrar Puntos Extremos

 

III Álgebra Lineal para el Aprendizaje Automático

  • Álgebra Lineal para el Aprendizaje Automático
  • Sistemas Lineales
  • Vectores
  • Álgebra Matricial
  • Conjuntos de Soluciones

 

IV Regresión Lineal para el Aprendizaje Automático

  • Regresión Lineal para el Aprendizaje Automático
  • Modelo de Regresión Lineal
  • Selección de Características
  • Descenso de Gradientes
  • Mínimos Cuadrados Ordinarios
  • Características de Procesamiento y Transformación
  • Proyecto Guiado: Pronóstico de los Precios de Venta de la Vivienda

 

V Aprendizaje Automático en Python

  • Regresión Logística
  • Introducción a la Evaluación de Clasificadores Binarios
  • Clasificación Multiclase
  • Sobreajustes
  • Fundamentos de Agrupación (Clustering)
  • Agrupación (Clustering) de K-means
  • Proyecto Guiado: Predicción de la Bolsa

 

VI Árbol de Decisiones

  • Árbol de Decisiones
  • ¿Por qué utilizar Árboles de Decisiones?
  • Terminología de los Árboles de Decisiones
  • Cómo Funciona el Algoritmo del Árbol de Decisiones
  • Poda: Obtención de un Árbol de Decisión Óptimo
  • Ventajas del Árbol de Decisiones
  • Desventajas del Árbol de Decisiones
  • Implementación en Python del Árbol de Decisiones
  • Proyecto Guiado: Predicción del Alquiler de Bicicletas
  • Referencias y Bibliografía

 

Público a quien va dirigido esta certificación

  • Cualquier persona interesada en ampliar sus conocimientos en Inteligencia Artificial y Machine Learning
  • Ingenieros, Analistas, Gerentes de Marketing
  • Analistas de datos, científicos de datos, administradores de datos
  • Cualquier persona interesada en técnicas de Data Mining y Machine Learning

Requisitos previos

  • No existen requisitos previos formales para esta certificación.

Examen de certificación

  • Tipo: Opción múltiple
  • Número de preguntas: 40
  • Idioma: Inglés/Español
  • Puntuación de aprobación: 32/40 ó 80%
  • Duración: 60 minutos máximo.
  • Libro abierto: No
  • Entrega: Este examen está disponible en línea/vía remota.
  • Vigencia: 3 años

 

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