Analítica Predictiva y Modelos Avanzados
La persona acreditada es capaz de desarrollar modelos avanzados de Machine Learning para la optimización del análisis predictivo e identificación de patrones complejos en grandes volúmenes de datos, aplicando redes neuronales recurrentes, LSTM, transformers y modelos de lenguaje de gran escala mediante metodologías de aprendizaje profundo, de manera detallada.
Emitido por:
Habilidades obtenidas
Criterios
Autonomía: Recibir instrucciones específicas, aceptar orientación y su trabajo se supervisa de acuerdo a metas acordadas.
Influencia: Interactuar e influir en sus colegas.
Complejidad: Aplicar y contribuir al pensamiento creativo o encontrar nuevas formas de completar tareas.
Habilidad: Describir los conceptos fundamentales del deep learning, las redes neuronales y las tendencias emergentes en modelos avanzados de aprendizaje automático.
Habilidad: Comprender la arquitectura y funcionamiento de redes neuronales recurrentes, LSTM, transformers y modelos de atención para la resolución de problemas predictivos.
Habilidad: Aplicar modelos de lenguaje a gran escala en contextos reales mediante el uso de metodologías de aprendizaje profundo orientadas a la optimización de procesos analíticos.
Curso: Aprovechar de 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponde a 1 crédito.
Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.
Información adicional
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