Curso de Introducción a Machine Learning

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Introducción a Inteligencia Artificial

Conoce a tu profesora y la estructura del curso

4:00

¿Qué es Inteligencia Artificial?

5:00

Anatomía de la Inteligencia Artificial

7:00

Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?

5:00

Probablidiad y Estadítica

Revisando Probabilidad y Estadística

2:00

Ejercicio escrito: Media, moda y mediana

1:00

Varianza y Desviación Estándar

4:00

Ejercicio escrito: Varianza y desviación estándar

1:00

Algoritmos

¿Qué son algoritmos?

9:00

Ejercicio escrito: Secuencia de Fibonacci

1:00

Regresión Lineal

9:00

Ejercicio escrito: Regresión Lineal

1:00

Regresión Logística

4:00

Regresión Logística Multinomial

3:00

Redes Neuronales

11:00

Ejercicio escrito: Compuerta Logica OR

1:00

Algoritmo K-Means

3:00

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

4:00

Problemas Frecuentes

4:00

Ejercicio escrito: Underfitting y Overfitting

1:00

Construyendo un Modelo

Introducción a la construcción de un modelo en machine learning

3:00

Construyendo un modelo con Python y Tensor Flow

9:00

Sesión interactiva con Tensor Flow

7:00

Ejemplo gráfico con Microsoft Azure Machine Learning Studio

11:00

Cierre del curso

Consejos para aplicar Machine Learning

7:00