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Programa del Curso
Introducción
¿Qué es la IA?
- Psicología Computacional
- Filosofía Computacional
Machine Learning
- Teoría del aprendizaje computacional
- Computer Algoritmos para la experiencia computacional
Deep Learning
- Redes neuronales artificiales
- Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
Preparación del entorno de desarrollo
- Configuración de Python bibliotecas y Apache Spark
Recommendation Systems
- Creación de un marco de trabajo de motor de recomendación
- Prueba y evaluación de algoritmos
Filtrado colaborativo
- Trabajar con filtrado basado en el usuario y en el contenido
- Trabajar con filtrado basado en vecinos
- Uso de mecanismos para encuadernación con anillas
Matrix Factorización
- Uso y ampliación de PCA
- Funcionamiento y mejora de SVD
- Trabajar con Keras y redes neuronales de aprendizaje profundo
Escalado con Spark
- Uso de RDD y tramas de datos
- Configuración de clústeres en AWS / EC2
- Escalado de Amazon DSSTNE y SageMaker
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
14 horas