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Aprendizaje Automático: Técnicas y Herramientas

Objetivo
El estudiante debe comprender los fundamentos del aprendizaje automático, y los métodos y técnicas fundamentales para el aprendizaje supervisado, no supervisado, híbrido y por refuerzo. Debe también conocer los modelos conexionistas y el Deep Learning como un tipo de modelos que tiene capacidades para aprender representaciones que son especialmente útiles para ciertas aplicaciones. Una vez dominados los aspectos generales, se introducen aspectos avanzados para aplicaciones o situaciones especiales, así como para la automatización de las tareas.

Temario
Técnicas de Aprendizaje Automático.
Modelos Conexionistas y Deep Learning.
Aprendizaje Automático Avanzado.
Aprendizaje por Refuerzo.

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