Examen de Certificación Artificial Intelligence Professional
En este examen, nos centraremos en los problemas de clustering para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means.
Presenta tu Examen de certificación internacional 100% en línea y obtén tu insignia de Certificación Artificial Intelligence Professional Certificate
Temario del examen
PDF Descargable
+12,950 Personas Certificadas
Presenta tu examen de Certificación
La certificación en Artificial Intelligence Professional agrupa los problemas asociados al machine learning sin supervisión basado en algoritmos k-meta. También revisa el machine learning supervisado, describe la clasificación de sus problemas con una demostración del algoritmo de diseño de árbol así como la regresión lineal simple.
Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal. A continuación se presenta un resumen que representa los tipos de aprendizaje automático y algunos algoritmos como ejemplos en la siguiente figura

Requisitos
Actualmente, esta certificación no tiene requisitos previos formales para poder presentarla.
Tu acceso a la certificación incluye material de estudio con los siguientes objetivos de aprendizaje:
Tu examen de certificación incluye

$3,285
Tu examen de certificación incluye
Certificación Artificial Intelligence Professional Certificate
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.
Vigencia de la certificación: 3 años
El examen de certificación se compone de:
Formato: Opción múltiple
40 preguntas
Idioma: Español/Inglés/Alemán/Portugués
Puntaje de aprobación: 32/40 o 80 %
Duración: 60 minutos
Libro abierto: No
Entrega: Este examen está disponible en línea
Supervisado: Será a discreción del Partner
Testimoniales
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La certificación en Artificial Intelligence Professional agrupa los problemas asociados al machine learning sin supervisión basado en algoritmos k-meta. También revisa el machine learning supervisado, describe la clasificación de sus problemas con una demostración del algoritmo de diseño de árbol así como la regresión lineal simple.
Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal. A continuación se presenta un resumen que representa los tipos de aprendizaje automático y algunos algoritmos como ejemplos en la siguiente figura

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Puntaje de aprobación: 32/40 o 80 %
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