Cursos de Conceptos de aprendizaje automático para emprendedores y gerentes

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

mlentre

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  1. Debe tener un conocimiento básico de la operación comercial y conocimiento técnico también
  2. Debe tener una comprensión básica del software y los sistemas
  3. Comprensión básica de las estadísticas (en niveles de Excel)

Descripción General

Este curso de capacitación es para personas que desean aplicar Machine Learning en aplicaciones prácticas para su equipo. La capacitación no se sumergirá en tecnicismos y girará en torno a conceptos básicos y aplicaciones comerciales / operativas de la misma.

Público objetivo

  1. Inversores y empresarios de IA
  2. Gerentes e ingenieros cuya compañía se está aventurando en el espacio de IA
  3. Analistas e inversores Business

Machine Translated

Programa del Curso

Introducción a las redes neuronales

Introducción al Aprendizaje Automático Aplicado

  • Aprendizaje estadístico vs. Aprendizaje automático
  • Iteracion y evaluacion
  • Bias-Variance trade-off

Aprendizaje automático con Python

  • Elección de bibliotecas
  • Herramientas complementarias

Conceptos y aplicaciones de aprendizaje automático

Regresión

  • Regresión lineal
  • Generalizaciones y no linealidad
  • Casos de uso

Clasificación

  • Refrescante Bayesiano
  • Naive Bayes
  • Regresión logística
  • K-vecinos más cercanos
  • Casos de uso

Validación cruzada y remuestreo

  • Enfoques de validación cruzada
  • Oreja
  • Casos de uso

Aprendizaje sin supervisión

  • K-means clustering
  • Ejemplos
  • Desafíos del aprendizaje no supervisado y más allá de K-means

Breve introducción a los métodos de PNL

  • tokenización de palabras y oraciones
  • clasificación de texto
  • análisis de los sentimientos
  • corrección ortográfica
  • extracción de información
  • análisis
  • extracción de significado
  • pregunta respondiendo

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo

Resumen técnico

  • R v / s Python
  • Caffe v / s Tensor Flow
  • Varias bibliotecas de aprendizaje automático

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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