TEMARIO:

Formación Básica en Machine Learning
Para quienes no tienen experiencia previa en el campo, pero desean aprender los fundamentos de Machine Learning.
Contenido:
· Introducción a Machine Learning y su aplicación en el mundo real.
· Conceptos básicos: qué es el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado.
· Principales algoritmos de Machine Learning: regresión lineal, árboles de decisión, K-means, etc.
· Conceptos básicos de preprocesamiento de datos (limpieza, normalización).
· Introducción a herramientas como Scikit-learn y TensorFlow.

Formación Intermedia en Machine Learning
Diseñada para aquellos con conocimientos básicos que desean profundizar en los algoritmos y técnicas más avanzadas.
Contenido:
· Algoritmos avanzados: redes neuronales, SVM (Support Vector Machines), Random Forest, Gradient Boosting.
· Optimización de modelos: ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
· Feature Engineering y selección de características.
· Técnicas de regularización para evitar el sobreajuste.
· Introducción a Deep Learning y redes neuronales artificiales.