Curso intensivo de aprendizaje automático gratis de Google

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Curso de aprendizaje automático gratis de Google

Nuevo curso de Aprendizaje Automático de Google gratis y online, con el que podrás introducirte de forma práctica y acelerada ene esta disciplina

El curso está compuesto por clases en vídeo, complementadas con recursos interactivos y ejercicios para practicar.

Más de 15 horas de formación repartidos en 12 módulos, ¿te interesa?.

¿A quién se dirige este curso?

El Curso Intensivo de Aprendizaje Automático de Google es ideal para quienes desean una introducción rápida, efectiva y práctica en el mundo del aprendizaje automático.

Está dirigido a personas interesadas en conocer los fundamentos de esta poderosa herramienta, independientemente de su nivel de experiencia.

Desde principiantes hasta aquellos con conocimientos intermedios en programación y análisis de datos, este curso es una excelente oportunidad para quienes buscan desarrollar habilidades en inteligencia artificial.

Si estás interesado en el análisis de datos, la automatización de tareas o en cómo aplicar el aprendizaje automático en el mundo real, este curso te proporcionará las bases necesarias.

Qué vas a aprender en el curso

En este curso de 15 horas, con una estructura en 12 módulos llenos de contenido práctico, aprenderás conceptos fundamentales de aprendizaje automático.

Te guiará paso a paso por temas como modelos de regresión lineal y logística, clasificación binaria, técnicas para trabajar con datos numéricos y categóricos, así como la prevención de sobreajuste en modelos.

También se incluyen módulos avanzados sobre redes neuronales, incorporaciones y modelos de lenguaje grande (LLM), para que comprendas cómo se diseñan y entrenan estos modelos.

Además, el curso te preparará para aplicar el aprendizaje automático en contextos del mundo real, explorando sistemas de producción, automatización, y la importancia de la equidad en los modelos de aprendizaje automático.

Requisitos para hacer el curso

Para sacar el máximo provecho del curso, se recomienda tener conocimientos básicos en programación y algo de experiencia en análisis de datos.

Si bien el curso está diseñado para ser accesible a todos, contar con estos conocimientos previos facilitará la comprensión de los conceptos y ejercicios prácticos.

Certificado

Este curso Intensivo de Aprendizaje Automático no cuenta con certificado, por lo que no podrás reconocer tu esfuerzo y comprensión de los principios del aprendizaje automático.

Para ello, te recomendamos este otro curso de machine learning con Python gratis.

Temario del curso de Aprendizaje Automático gratis

El temario del curso se organiza en módulos específicos para un aprendizaje estructurado:

  1. Modelos de Aprendizaje Automático
    1. Introducción a la regresión lineal
    2. Introducción a la regresión logística
    3. Fundamentos de clasificación binaria y métricas de evaluación (exactitud, precisión, recuperación, AUC)
  2. Datos
    1. Técnicas para trabajar con datos numéricos
    2. Técnicas para trabajar con categóricos
    3. Estrategias de codificación y preparación de datos para evitar sobreajuste y mejorar la generalización
  3. Modelos Avanzados de Aprendizaje Automático
    1. Redes neuronales, arquitecturas, incluyendo perceptrones y capas ocultas
    2. Incorporaciones para trabajar con grandes vectores de atributos
    3. Modelos de Lenguaje Grande (LLM), conceptos de predicción de texto y entrenamiento de LLMs, desde tokens hasta transformadores
  4. Aprendizaje Automático en el Mundo Real
    1. Prácticas recomendadas para producción y automatización
    2. Introducción a AutoML y sus aplicaciones
    3. Principios de equidad en modelos de aprendizaje automático

Acceso al curso

Este curso está disponible en la plataforma de Google, en formato de video y con visualizaciones interactivas que facilitan el aprendizaje práctico.

Puedes empezar el curso accediendo a esta página:

Acceder al curso

Iván

Revisado por

Iván P. López

Ingeniero informático por la Universidad UPV, programador y técnico de sistemas.