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Data Science for Management – Introducción a la Inteligencia Artificial

What I will learn?

  • Conocer los diferentes tipos de inteligencia artificial disponible para trabajar con datos en el mundo empresarial
  • Entender que es lo que hacen los diferentes algoritmos y que tipo de tareas resuelven.
  • Comprender como debemos entregar los datos a los algoritmos para que puedan aprender.

Course Curriculum

Introducción a la Inteligencia Artificial
Turing definió el concepto general de Inteligencia Artificial, del que estamos todavía muy alejados. Pero la Inteligencia Artificial se ha desarrollado mucho en diferentes campos: reconocimiento visual, de voz, robótica, conducción autónoma, etc. Desde el punto de vista del Business, nos centraremos en el Machine Learning y el Deep Learning.

  • Conceptos previos.
    10:42
  • Preparación de los datos
    09:32
  • Test conceptos previos
  • Test preparación de los datos

Machine Learning Supervisado
Entendemos por Machine Learning Supervisado cuando disponemos de un dataset o conjunto de datos clasificado, es decir cuando dispone de una variable, columna o característica que ejerce de clase.

Machine Learning No Supervisado
Entendemos por Machine Learning no supervisado cuando disponemos de un dataset o conjunto de datos no clasificado, es decir, ninguna variable, columna o característica ejerce de clase.

Deep Learning
El Deep Learning se basa en el concepto de neurona con la que se crean diferentes redes neuronales en función de la tipología de problema a resolver.

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 50.00

A course by

JA
Josep Anton Charles
Data Scientist & ADE

Material Includes

  • Contacto con el profesor para resolver las dudas.
  • 7 lecciones con sus respectivos videos.
  • Resumen de cada lección.
  • Certificado de realización del curso.

Requirements

  • Estar acostumbrado a analizar datos empresariales.

Tags

Target Audience

  • Ejecutivos, managers y profesionales que trabajen habitualmente con datos, ja sean en empresas, consultorías, y que quieran ganar eficacia y productividad en el análisis de los datos.