Curso de Introducción a Machine Learning por MindsDB

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Natasha Seelam
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Sigue tu camino en inteligencia artificial comprendiendo los conceptos elementales de machine learning y deep learning. Da tus primeros pasos prácticos aplicando en retos lo que has aprendido en la Escuela de Data Science.

  • Comprende cómo funcionan por dentro algoritmos de machine learning.
  • Conoce la aplicación de las matemáticas que has aprendido.
  • Entiende qué es machine learning y su historia.
  • Explora las bases del deep learning.

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Temario y recursos del Curso de Introducción a Machine Learning

Para este curso vas a necesitar

  • 1 Hora de contenido

  • 8 Horas de práctica


Conocimientos previos

  • Jupyter Notebook.
  • Visualización de datos con Matplotlib.
  • Análisis exploratorio de datos.
  • Estadística para ciencia de datos.
  • Cálculo para inteligencia artificial y ciencia de datos.
  • Probabilidad para inteligencia artificial y ciencia de datos.
  • Álgebra lineal para inteligencia artificial.
  • Python, Pandas y Numpy.

Software para este curso

  • Navegador web.
  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.

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  • 1 Hora de contenido

  • 8 Horas de práctica


Conocimientos previos

  • Jupyter Notebook.
  • Visualización de datos con Matplotlib.
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  • Estadística para ciencia de datos.
  • Cálculo para inteligencia artificial y ciencia de datos.
  • Probabilidad para inteligencia artificial y ciencia de datos.
  • Álgebra lineal para inteligencia artificial.
  • Python, Pandas y Numpy.

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Conoce quién enseña el Curso de Introducción a Machine Learning

Natasha Seelam

Head of AI/ML Research en MindsDB

👩‍🔬 PhD del MIT en ingeniería química.
🧠 Le encanta compartir su conocimiento.

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