Aprendizaje automático y por refuerzo

El curso cubre en detalle el área especializada del aprendizaje automático, en la que se genera conocimiento artificial a partir de la experiencia. En primer lugar, aprenderás los conceptos básicos, luego las dos categorías de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como el tema de la evaluación y la mejora. A continuación, se describe el aprendizaje por refuerzo, una de las tres técnicas principales del aprendizaje automático, en la que el software se entrena para lograr resultados óptimos mediante el intercambio directo con su entorno en forma de ensayo y error.
  • Tipo de titulación: Certificado "Aprendizaje automático
    Certificado "Aprendizaje por Refuerzo
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 8 Semanas

Aprendizaje automático

Introducción al aprendizaje automático (aprox. 5 días)

¿Por qué aprendizaje automático?

Ejemplos de aplicación

Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje parcialmente supervisado, aprendizaje por refuerzo

Ejemplos de conjuntos de datos

Conocer los datos

Datos de entrenamiento, validación y prueba

Visualización de datos

Hacer predicciones


Aprendizaje supervisado (aprox. 5 días)

Clasificación y regresión

Generalización, ajuste excesivo y ajuste insuficiente

Tamaño del conjunto de datos

Algoritmos de aprendizaje supervisado

Modelos lineales

Clasificadores Bayes

Árboles de decisión

Bosque aleatorio

Impulso por gradiente

k-vecinos más cercanos

Máquinas de vectores soporte

Campo aleatorio condicional

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Probabilidades


Aprendizaje no supervisado (aprox. 5 días)

Tipos de aprendizaje no supervisado

Preprocesamiento y escalado

Transformaciones de datos

Escalado de datos de entrenamiento y de prueba

Reducción dimensional

Ingeniería de características

Aprendizaje múltiple

Descomposición de componentes principales (PCA)

Factorización de matrices no negativas (NMF)

Aprendizaje múltiple con t-SNE

Análisis de clústeres

Agrupación de k-Means

Agrupación por conglomerados

Análisis jerárquico de conglomerados

DBSCAN

Algoritmos de clúster


Evaluación y mejora (aprox. 2 días)

Selección y evaluación de modelos

Ajuste de los hiperparámetros de un estimador

Validación cruzada

Búsqueda en cuadrícula

Métricas de evaluación

Clasificación


Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto

Aprendizaje por Refuerzo

Introducción al aprendizaje por refuerzo (aprox. 1 día)

Definición y conceptos básicos

Diferencias con otros métodos de aprendizaje

Ámbitos de aplicación y ejemplos


Procesos de decisión de Markov (MDP) (aprox. 2 días)

Definición y propiedades de los MDP

Funciones de valor y política

Ecuaciones de Bellman

Enfoque de programación dinámica


Q-Learning (aprox. 2 días)

Definición y algoritmo

Exploración frente a explotación

Convergencia y propiedades de optimización

Aplicaciones en juegos, robótica y otros ámbitos


Aprendizaje profundo por refuerzo (aprox. 3 días)

Aprendizaje Q profundo

Gradientes de políticas deterministas profundas (DDPG)

Métodos críticos de actor

Métodos de gradiente de política


Temas avanzados (aprox. 4 días)

Aprendizaje por refuerzo basado en modelos

Aprendizaje por refuerzo multiagente

Aprendizaje por refuerzo inverso

Metaaprendizaje por refuerzo


Aplicaciones prácticas (aprox. 3 días)

Implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo

Aplicación a problemas y casos prácticos seleccionados

Evaluación y ajuste de los algoritmos


Resumen y perspectivas (aprox. 2 días)

Resumen de los conceptos y resultados más importantes

Retos y evolución futura del aprendizaje por refuerzo


Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto



Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.

Se requiere el lenguaje de programación Python, se recomiendan conocimientos previos en el campo de la analítica de datos.

Después del curso, tendrá conocimientos relevantes sobre el aprendizaje automático. Conocerá las razones más importantes para utilizar el aprendizaje automático, las áreas de aplicación y las distintas categorías y conceptos del aprendizaje automático. Completará sus conocimientos con habilidades de evaluación y mejora.

También comprenderá los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo y conocerá las diferencias con otros métodos de aprendizaje. Estará familiarizado con los procesos de decisión de Markov, el aprendizaje Q y el aprendizaje de refuerzo profundo, y podrá aplicar temas avanzados como el aprendizaje de refuerzo basado en modelos y multiagente.

Titulados en informática, matemáticas, ingeniería eléctrica e ingeniería comercial.

El aprendizaje automático se utiliza en numerosos ámbitos de aplicación: el desarrollo independiente de filtros de spam adecuados para Internet, la creación de previsiones precisas de los niveles de existencias en la gestión de la cadena de suministro o el desarrollo de previsiones de compra para clientes individuales o segmentos de clientes en marketing. Los empleados cualificados en el campo del aprendizaje automático pueden trabajar en todos los sectores y, por tanto, están muy solicitados en el mercado laboral.

Con el aprendizaje por refuerzo, también adquirirá conocimientos transversales que se utilizan a menudo en robótica y tecnología de automatización, pero también en la industria del automóvil, por ejemplo para funciones de asistencia al conductor, o en el desarrollo y optimización de sistemas de transporte autónomos.

Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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