Con la FP de Machine Learning bajo la modalidad online, te formarás en una de las profesiones más exclusivas y demandadas a día de hoy, con la que podrás emplear técnicas y procesos vinculados a la seguridad en sistemas, servicios y todo tipo de aplicaciones, siempre buscando cumplir con la seguridad online.
Cesur es reconocido por las diferentes Administraciones Competentes como Centro Oficial de Formación Profesional. A diferencia de otros centros privados, si optas por cursar el Grado en Machine Learning dentro del Técnico Superior en desarrollo de aplicaciones multiplataforma en su modalidad online, no tendrás que depender de las convocatorias de obtención directa, ya que te ofrecemos todas las ventajas de la Formación Académica Oficial sin renunciar a la comodidad de la formación online.
Todas aquellas personas que estén interesadas en desarrollarse profesionalmente en Machine Learning.
La finalidad de la preparación es formar profesionales altamente cualificados en este sector de crecimiento constante.
Asignaturas Grado Superior Machine Learning
En Cesur siempre estamos en constante evolución para ofrecer un temario a nuestros alumnos acorde al mercado laboral. Durante tu FP en Machine Learning contarás con una metodología adaptada, pensando siempre en el perfil profesional. En este FP cursarás toda la formación base del Técnico Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma más las asignaturas especializadas y adaptadas, con las que podrás especializarte en una de las ramas. Si quieres conocer más, te invitamos a descargar nuestra guía informativa.
Unidad 1
Introducción al aprendizaje automático
Definición e historia
Datos de disponibilidad pública y competiciones de clasificación en la plataforma Kaggle
Conjunto de datos MNIST (ejemplos de escritura manuscrita)
Aplicación del aprendizaje automático a sistemas de recomendación, modelos estadísticos y de regresión
Tipos de aprendizaje
Relación con el Big Data
Ejemplo de red neuronal - Elaboración de una red neuronal feed-forward en TensorFlow para la identificación de cifras manuscritas (datos MNIST)
Fase de entrenamiento de la red
Fase de prueba
Comprobación de los resultados
Proyecto final I
Análisis de las necesidades del cliente
Unidad 2
Introducción al Python
Librería de Python para Machine Learning.
Machine Learning. Introducción.
Aprendizaje supervisado
Definición y aplicaciones.2.2 Medidas de rendimiento.
Modelos lineales
Modelos supervisados de ML: árboles, SVM, redes neuronales.
Combinación de modelos. Random Forest.
Aprendizaje no supervisado
Definición y aplicaciones.
Medidas de rendimiento.
Clustering. Tipos
Biclustering
Manifolds. Reducción de la dimensionalidad
Análisis de la cesta.
Unidad 3
Redes Neuronales
Definición, origen e historia (el perceptrón de Rosenblatt, el perceptrón multicapa, el Deep Learning)
Las neuronas y sus funciones
El concepto fundamental de retropropagación
Fase de entrenamiento y fase de prueba
Validación
Aplicaciones: clasificación, reconocimiento de pautas y de imágenes
Tipos de redes: feed-forward, recurrentes, convolucionales
Conceptos avanzados
Redes adversariales generativas o GAN
Redes neuronales con memoria (máquinas de Turing neuronales)
Proyecto final II
Juego de pruebas
Implementación del proyecto
Documentación del proyecto
Presentación del proyecto
*Las asignaturas presentes en el plan de estudios pueden variar según la comunidad autónoma.
Formación profesional Técnico Superior en Machine Learning
Para poder acceder a la matriculación del FP en Machine Learning es indispensable cumplir con al menos uno de los siguientes apartados:
Información Adicional
Salidas Profesionales Ciclo Superior Machine Learning
Como profesional, una vez completes la FP en Machine Learning bajo la modalidad online, tendrás diversas herramientas y recursos que te ayudarán a crecer a nivel profesional en el mercado laboral. Por esa misma razón, tendrás la especialización que te permitirán desarrollar trabajos como:
