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Machine learning, deep learning and data science practical applications
Desarrollo de IA
40 h
Presentación
Objetivos
- To understand fundamental machine learning concepts and their practical applications.
- To explore deep learning techniques and neural network architectures.
- To analyse data using data science tools and methodologies.
- To implement machine learning models for real-world scenarios.
- To evaluate the performance of deep learning algorithms effectively.
- To apply data science principles in case study applications.
- To integrate machine learning, deep learning, and data science solutions.
Índice de contenidos
UNIT 1. MACHINE LEARNING
Linear regression
Logistic regression
Basic Neural Network
Clustering
Principal Component Analysis (PCA)
UNIT 2. DEEP LEARNING
Deep learning
Optimization
Convolutional Neural Network
Recurrent Neural Network
Natural Language Processing (NLP)
UNIT 3. DATA SCIENCE
Creating tables and Reports
Transformation and filtering data
Data visualization
Relation between data tables
Dashboard
UNIT 4. CASE STUDY APPLICATION
Object detection in images
Object classification in images
Facial recognition
Word detection
Business Intelligence application
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Tus preguntas respondidas
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