AFORO COMPLETO

Descripción

Actividad formativa para doctorandos. Modalidad on-line. Idioma de impartición: castellano.

El objetivo principal de este curso es proporcionar una introducción a los conceptos básicos de machine learning y a su empleo dentro de la plataforma Azure de Microsoft.

El curso está dividido en dos partes de 12 y 8 horas respectivamente. En la primera parte se abordan los contenidos necesarios para entender los conceptos básicos tanto de machine learning como de la plataforma Azure sobre la que se realizan la implementación. Para esta parte no son necesarios conocimientos previos más allá de los propios adquiridos en cualquier título de ingeniería. Una vez finalizada esta parte el estudiante será capaz de desplegar un servicio de maquine learning sin necesidad de programar ya que todas las aplicaciones se configuran y ejecutan de forma gráfica.

Tras esta primera parte los alumnos pueden optar si lo desean y sis conocimientos previos en programación en lenguaje Phyton son suficientes por cursas una segunda parte en la que se profundiza en el desarrollo de aplicaciones de machine learning con herramientas que aportan una mayor potencia de procesado pero que requieren ser capaz de programar determinados algoritmos en lenguaje Phyton.

Estos contenidos forman parte del curso denominado DP-100 Azure Data Scientist (https://docs.microsoft.com/es-es/learn/certifications/exams/dp-100) que permite obtener la certificación en experto en Ciencia de Datos de Microsoft.

Los alumnos que cursen la segunda parte, y gracias a que la UPM ha sido seleccionada para formar parte del programa MSLE Role-Based Pilot, podrán realizar la certificación de forma gratuita. Para ello deberán completar por su cuenta aquellos contenidos que no de tiempo a completar en este curso de doctorado.

Contenido

1) Introducción a ciencia de datos e inteligencia artificial (4 h)

2) Modelos de Machine Learning (4h)

3) Conceptos básicos de Microsoft Azure (1 h)

4) Automated Machine Learning con Azure Machine Learning (1h)

5) Creación de modelos predictivos sin código con Azure Machine Learning (2h)

6) Temas avanzados de Azure Machine Learning (8h)

Requisitos

Primera parte (7 a 14 de junio):

No son necesarios requisitos previos

Segunda parte (14 a 18 de junio) y certificación:

Son necesarios conocimientos de:

1) Conocimientos de programación

2) Conocimiento del lenguaje Phyton

Fechas y horario: Del 7 al 18 de junio. De 17:00 a 19:00

Importante: Para la inscripción, es necesario utilizar el correo institucional UPM

Email de contacto: fernando.pescador@upm.es