• Programa avanzado en Machine Learning 

  • ¡Se requiere experiencia como desarrollador o haber cursado el programa de fundamentos!

    Nuestro programa de Machine learning es inmersivo y tiene una duración 9 meses. Te permitirá profundizar desde la teoría hasta las mejores prácticas detrás de los principales avances de la actualidad, en campos como la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación, la conducción autónoma y más.

     

    • Dedicación mínima sugerida: 36 horas semanales

     

  • ¿Por qué entrenarse en Machine Learning en Holberton?

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    Aprenderás tecnologías de primer nivel

    Durante el programa recibirás capacitación en las principales tecnologías y teorías que dominan el mundo, utilizando herramientas como:

    • TensorFlow
    • Keras
    • Numpy
    • Algorithms
    • Pandas
    • Hadoop
    • Google Cloud Platform.
    • Data structures
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    Modalidad Tiempo completo o Full time

    El programa de Machine Learning maneja una modalidad tiempo completo o full time.

     

    En el programa tienes la oportunidad de compartir con más participantes y aprender peer-to-peer.

     

    Exclusivo para desarrolladores
    La formación avanzada en Machine Learning es exclusiva para personas que ya tienen conocimientos en desarrollo de software y quieren aprender cosas nuevas para mejorar su perfil laboral. Para aquellos que no tienen conocimientos de software, tenemos disponible el programa de Fundamentos de Desarrollo.

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    Un camino de aprendizaje creado por los mejores en la industria.

    Expertos en Machine Learning de las principales empresas y startups del mundo crearon junto a Holberton el mejor programa posible para potenciar tu talento.

  • ¿Qué aprenderás de Machine Learning?

    Matématicas

    - Operaciones matriciales

    - Normalización
    - Valores propios y vectores propios
    - Trazar
    - Suma y notación de producto.
    - Derivados y derivados parciales
    - Integrales
    - Probabilidades marginales y condicionales.
    - Distribuciones de probabilidad
    - probabilidad bayesiana
    - Modelos de mezcla

    Aprendizaje supervisado

    - Redes neuronales multicapa- Propagación hacia adelante y hacia atrás.
    - Descenso de gradiente estocástico
    - Inicialización de peso y sesgo.
    - Compensación de sesgo y varianza
    - Regularización
    - Redes neuronales convolucionales
    - Arquitecturas convolucionales profundas
    - Redes neuronales recurrentes
    - Transformadores
    - Modelado secuencia a secuencia

    Aprendizaje no supervisado y por refuerzo

    - Reducción de dimensionalidad

    - Agrupación
    - Incrustaciones
    - codificadores automáticos
    - Redes generativas adversarias
    - Optimización de hiperparámetros
    - Modelos ocultos de Markov
    - Método Montecarlo
    - Aprendizaje por refuerzo profundo

    Algunos de los proyectos

    - Detección de objetos

    - Verificación facial
    - Transferencia de estilo neuronal
    - Dictado a texto
    - Máquina traductora
    - Predicciones bursátiles
    - Sistemas de recomendación
    - Agentes de juego

    El Pipeline

    - Web scraping

    - Labeling data

    - SQL & NoSQL databases

    - Map Reduce

    - Hosting on cloud platforms

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    ¡Inicia hoy y aprende de líderes de la industria!

    Queremos impulsar tu talento para que seas todo un experto en machine learning en tan solo 9 meses