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Descripción

Descripción del curso

Este curso de 4 capítulos busca capacitar y brindar información de los modelos de regresión y clasificación basado en redes neuronales artificiales, a las personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística. Se propone un curso virtual y autodirigido con la realización individual de prácticas o experimentos para aprender sobre todos estos conceptos. 

Lo que aprenderás

  • Neuronas Artificiales.

  • Arquitectura de una red de neuronas: capas y funciones de activación.

  • Algoritmo de entrenamiento: backpropagation.

  • Código entrenado con una red neuronal.

Requisitos

Se recomienda haber realizado el curso Aprendizaje supervisado – Clasificación con Máquinas Vector de Soporte.
 

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de validación para el laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota total del curso.
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

Nivel





Información de soporte

Horas de dedicación

El curso tiene una duración de 10 horas para ser desarrollado por el estudiante.

    Contenido del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 4
  • Vídeos 7
  • Cuestionarios 2
  • Laboratorio 1
  • Insignia Digital 1
  • Duración 10 horas
  • Idioma Español

¡Alcanza tu insignia!

¡Avalada por Credly!

$13.00 IVA incluido.

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Este curso de 4 capítulos busca capacitar y brindar información de los modelos de regresión y clasificación basado en redes neuronales artificiales, a las personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística. Se propone un curso virtual y autodirigido con la realización individual de prácticas o experimentos para aprender sobre todos estos conceptos. 

Lo que aprenderás

  • Neuronas Artificiales.

  • Arquitectura de una red de neuronas: capas y funciones de activación.

  • Algoritmo de entrenamiento: backpropagation.

  • Código entrenado con una red neuronal.

Requisitos

Se recomienda haber realizado el curso Aprendizaje supervisado – Clasificación con Máquinas Vector de Soporte.
 

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de validación para el laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota total del curso.
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

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Horas de dedicación

El curso tiene una duración de 10 horas para ser desarrollado por el estudiante.

    Contenido del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 4
  • Vídeos 7
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  • Laboratorio 1
  • Insignia Digital 1
  • Duración 10 horas
  • Idioma Español

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Aprendizaje Supervisado – Regresión y Clasificación con Redes Neuronales

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Este curso de 4 capítulos busca capacitar y brindar información de los modelos de regresión y clasificación basado en redes neuronales artificiales, a las personas con conocimientos avanzados de informática, matemáticas y estadística. Se propone un curso virtual y autodirigido con la realización individual de prácticas o experimentos para aprender sobre todos estos conceptos. 

Lo que aprenderás

  • Neuronas Artificiales.

  • Arquitectura de una red de neuronas: capas y funciones de activación.

  • Algoritmo de entrenamiento: backpropagation.

  • Código entrenado con una red neuronal.

Requisitos

Se recomienda haber realizado el curso Aprendizaje supervisado – Clasificación con Máquinas Vector de Soporte.
 

Método de calificación

  • Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
  • El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota total del curso.
  • El Cuestionario de validación para el laboratorio tiene un valor del 40% sobre la nota total del curso.
  • El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
  • Se tendrán máximo 3 intentos por evaluación.

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El curso tiene una duración de 10 horas para ser desarrollado por el estudiante.

    Contenido del curso

  • Foro Colaborativo 1
  • Capítulos 4
  • Vídeos 7
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