Temario del curso

  • 1

    0 Introducción al Curso

    • Introducción a las Herramientas

    • Foro

  • 2

    1. Introducción a Machine Learning

    • 1.1 Introducción a Machine Learning

    • 1.2 Aplicaciones

    • 1.3 Clasificación I

    • 1.4 Clasificación 2

    • 1.5 Datos

    • 1.6 Pasos para ML

    • Quiz Introducción

  • 3

    2. Preprocesamiento

    • 2.1 Preprocesamiento de Datos

    • 2.2 Limpieza de Datos

    • 2.3 Integración de Datos

    • 2.4 Transformación de Datos

    • 2.5 Reducción de Datos

    • 2.6 División del Dataset

    • 2.7 Análisis de Correlación

    • 2.8 Escaladores

    • 2.9 Preprocesamiento

    • Quiz Preprocesamiento

    • Actividades Recomendadas

  • 4

    3 Regresión Lineal

    • 3.1 Regresión Lineal Simple

    • 3.2 Regresión Lineal Simple Código

    • Quiz Regresión

    • 3.3 Descenso por Gradiente

    • 3.4 Descenso por Gradiente Código

    • 3.5 Regresión Lineal Múltiple I

    • 3.6 Regresión Lineal Múltiple II

    • 3.7 Regresión Lineal Múltiple Código

    • 3.8 Código Backward Elimination

    • 3.9 Regresión Lineal Polinomial

    • 3.10 Regresión Lineal Polinomial Código

    • Quiz Descenso por gradiente

    • Quiz Regresión Lineal Múltiple

    • Quiz Regresión Polinomial

    • Actividades

  • 5

    4 Regresiones No Lineales

    • 4.1 Regresiones No Lineales

    • 4.2 Código No Lineal

    • 4.3 Vectores de Soporte de Regresión

    • 4.4 Código SVR

    • 4.5 Árbol de decisión en regresión

    • 4.6 Código árbol de decisión en regresión

    • 4.7 Bosque Aleatorio y Código

    • 4.8 Evaluación del desempeño

    • Quiz Regresiones no lineales

    • Quiz Árboles

  • 6

    5 Clasificación

    • 5.1 Regresión Logística Binaria

    • 5.2 Código Regresión Logística

    • 5.3 KNN

    • 5.4 Código KNN

    • 5.5 Máquinas de Vectores de Soporte

    • 5.6 Código SVM

    • 5.7 Bayes Ingenuo

    • 5.8 Código Bayes Ingenuo

    • 5.9 Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio

    • 5.10 Código Árbol de Decisión y Bosque Aleatorio

    • 5.11 Matriz de Confusión y Métricas

    • 5.12 ROC, AUC, CAP

    • 5.12 ROC - AUC - CAP (en caso de no poder ver el video)

    • 5.13 Código ROC

    • Quiz KNN

    • Quiz Regresión Logísitca

    • Quiz SVM

    • Quiz Naive Bayes

    • Quiz Árbol de decisión y Bosque Aleatorio

    • Quiz Matriz de Confusión

    • Quiz ROC

  • 7

    6 Clustering

    • 6.1 K-Means Clustering

    • 6.2 Código K-Means Clustering

    • 6.3 Agrupamiento Jerárquico Aglomerado

    • 6.4 Código Agrupamiento Jerárquico Aglomerado

    • 6.5 DBSCAN

    • 6.6 Código DBSCAN

    • Quiz K-Means

    • Quiz Agrupamiento Jerárquico

    • Quiz DBSCAN

  • 8

    7 Reglas de Asociación

    • 7.1 Apriori

    • 7.2 Código Apriori

    • 7.3 ECLAT

    • 7.4 Código ECLAT

    • 7.5 FP-Growth

    • 7.6 Código FP-Growth

    • 7.7 Sistema de Recomendación basado en Contenido

    • 7.8 Código Sistema de Recomendación basado en Contenido

    • 7.9 Sistema de Recomendación Filtro Colaborativo

    • 7.10 Código Sistema de Recomendación Filtro Colaborativo

    • Quiz Apriori

    • Quiz ECLAT - FP-Growth

    • Quiz Sistema de Recomendación

  • 9

    8 Aprendizaje Reforzado

    • 8.1 Upper Confidence Bound

    • 8.2 Codigo Upper Confidence Bound

    • 8.3 Muestreo de Thompson

    • 8.4 Código Muestreo de Thompson

    • 8.5 Procesamiento de Lenguaje Natural

    • 8.6 Código Procesamiento de Lenguaje Natural

    • Quiz Aprendizaje Reforzado y UCB

    • Quiz Muestreo de Thompson

    • Quiz Procesamiento de Lenguaje Natural

  • 10

    9 Redes Neuronales

    • 9.1 Perceptron

    • 9.2 Código Perceptron

    • 9.3 Redes Neuronales Artificiales

    • 9.4 Backpropagation

    • 9.5 Código Redes Neuronales Artificiales

    • 9.6 ANN Clasificación con TF

    • 9.7 XOR en TF

    • 9.8 ANN Predicción con TF

    • 9.9 Redes Neuronales de Convolución

    • 9.10 Código Redes Neuronales de Convolución

    • Quiz Redes Neuronales

    • Quiz Redes Neuronales II

    • Quiz Red Neuronal de Convoluación

  • 11

    10 Reducción de Dimensionalidad y Optimización

    • 10.1 Análisis de Componente Principal

    • 10.2 Código Análisis de Componente Principal

    • 10.3 Código Kernel PCA

    • 10.4 Análisis de Discriminante Lineal

    • 10.5 Código Análisis de Discriminante Lineal

    • 10.6 K-Fold

    • 10.7 K-Fold Código

    • 10.8 Código GridSearch

    • 10.9 XGBoost

    • 10.10 Código XGBoost

    • Quiz PCA

    • Quiz LDA

    • Quiz Cross-Validation y K-Fold

    • Quiz XGBoost

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial provee de grandes beneficios. En la economía está llevando a cabo una evolución del trabajo, tanto la Inteligencia Artificial como los robots ayudan a realizar mejor las labores, no a robar puestos de trabajo. Las aplicaciones de Inteligencia Artificial se pueden volver más inteligentes con el paso del tiempo, incrementando de esta forma la eficiencia de los negocios, reducir la probabilidad de errores humanos y reducir costos.

Con la Inteligencia Artificial las actividades mundanas y repetitivas ya no necesitan ser llevadas por humanos, de esta forma se reducen los costos y los riesgos y las personas pueden dedicarse a lo que hacen mejor: ser creativos, aprender, experimentar y explorar.

A lo largo de la historia hemos visto que las mejoras en la tecnología llevan consigo una incremento en la calidad de vida. Con IA tenemos una gran herramienta para resolver problemas significativos, complicados y tener soluciones innovadoras.

La Inteligencia Artificial cubre muchas tecnologías. Dentro de las más utilizadas actualmente encontramos el Machine Learning. Una parte fuerte de Machine Learning es el Deep Learning, en este se utilizan algoritmos y estructuras que se inspiran en el cerebro por medio de redes neuronales artificiales.

¿Por qué debo saber Machine Learning?

  • Las empresas buscan modelos de negocios y producción que sean innovadores. La Inteligencia Artificial les permite lograr esto.
  • Uno de los pilares de la Industria 4.0 es la Inteligencia Artificial.
  • En muy poco tiempo una gran cantidad de puestos de trabajo desaparecerán debido a estas tecnologías, pero millones nuevos que necesitan de este conocimiento serán creados.
  • Conocer sobre Machine Learning puede ser la llave para abrir nuevas oportunidades laborales y el seguro para conservar los empleos
  • Hay una gran necesidad mundial de gente con conocimientos en esta área.
  • Cualquier programador sin los conocimientos básicos de Inteligencia Artificial estará en desventaja en muy poco tiempo.
  • El salario promedio de un ingeniero de Machine Learning en U.S.A es de $112,000 USD al año.

¿Qué aplicaciones tiene Machine Learning?

Una de las aplicaciones de Machine Learning consiste encontrar patrones a partir de los datos que tenemos y con ellos poder hacer aproximaciones de diferentes tipos para predecir comportamientos futuros del sistema. Esta información provee de apoyo a los dueños de los procesos en su toma de decisiones o pueden ser usados para automatizar y mejorar el sistema directamente.

¿En qué consiste este curso?

Este es un curso profesional de Machine Learning que sienta las bases de forma sólida para los aspectos más importantes de esta tecnología. El curso cubre partes teóricas y prácticas, con ejemplos de código Python para los temas que se ven.

No es necesario tener grandes conocimientos matemáticos, pues se cubre esa área con explicaciones sencillas y aplicadas directamente al tema. El curso se divide en módulos que se concentran hacia temas específicos.

Tecnologías a usar

Requisitos

Es necesario tener una cuenta de Google para usar Colab. Colab tiene instaladas la mayoría de las librerías a utilizar.

  • Conocimientos de programación orientada a objetos
  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Es muy recomendable haber tomado el curso de Análisis y Visualización en Python en este mismo sitio
  • Se recomiendan conocimientos generales de matemáticas universitarias
  • Instalar Anaconda para Python 3.8 64 bits para trabajar de forma local
  • Instalar Seaborn, TensorFlow y Keras para trabajar de forma local o usar Google Colab para trabajar en la nube

En caso de no contar con los conocimientos de programación en Python, puede tomar el curso de Python básico totalmente gratis en NicosioRed Python 3.X en español.

Anaconda

Google Colab

Instructor

Nicolás Arrioja Landa Cosio, Ph.D.

  • Estudios de ML en Standford e IBM
  • Pionero de VR en latinoamérica
  • 7 Libros publicados entre ellos sobre IA y Robótica
  • Escribió el primer libro de programación en Unity en español
  • Patente sobre tecnología cinemática para videojuegos
  • Más de 50 Conferencias otorgadas
  • 20 reconocimientos académicos de diversas universidades
  • Investigador en Inteligencia Artificial
  • Canal de YouTube con más de 1200 lecciones de programación a todos los niveles
  • Sus alumnos han trabajado  en diversos puestos de importantes empresas como: Banamex, Audi, T-Systems, Syntax, CompuCom, Kueski, ExactlyIT, MexAbat, Draexlmaier, Cognizant, Ecolab, IA interactive, Kokonut Studio, Lear Corporation, Mangoo Software,

Conoce más sobre este curso y las aplicaciones de Machine Learning

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Testimonios

Testimonios de estudiantes de Nicosio y NicosioRed

Néstor Rodríguez, México

De entre las decenas de canales de programación que he consultado, tanto de español como inglés, el de Nicosiored se me figura fácil en el top 3. Algo que me desagrada mucho del 90% de los demás canales son los intentos, bastante ridículos en mi opinión, de ser "cool", chistosos o polémicos y en donde sus autores se las quieren dar de rockstar. Nicolás no se presta a esas cosas: su estilo es directo al grano y a la esencia de las ideas computacionales. No se anda con chistesitos ni frasesitas banales que lo único que ocasionan es perder el hilo del tema y perder tiempo. En serio, es probablemente el canal más eficiente y profesional que existe, en donde cada segundo que pasas viendo un video es un segundo completamente bien empleado. Jamás he visto otro canal con tal tasa de efectividad. Además, su calidad en la exposición y la profundidad de sus conocimientos es obvia. Espero que el edificio intelectual que Nico ha estado construyendo perdure por mucho tiempo y que su canal llegue a tener un millón de suscriptores o más, porque honestamente se lo merece. Gran respeto desde Monterrey, México.

Ivan Garzon, Colombia.

Ingeniero de sistemas con experiencia en telecomuniciones, redes, infraestructura, seguridad informatica, BI. no me habia interesado mucho en la programación pues en la formación universitaria en esta rama no fue muy buena, pero hace unos meses tuve la necesidad de volver a involucrarme en este campo y encontre su canal, me enganché de una... explicaciones claras sin tanta palabreria y al sugerir combinar la teoria con los cursos practicos tambien impartidos por usted pues aqui sigo slds y gracias por el esfuerzo y dedicación

Yeferson Pérez de República Dominicana

by Author's name

Mi nombre es Yeferson Pérez de República Dominicana, soy estudiante de Informática y los cursos de nicosiored me han ayudado a prender el C# ya en las clases virtuales

Sebastián

Me has dado muy buenos fundamentos para electrónica y has sido de gran ayuda con programación atentamente Sebastián, té agradezco desde México.

Vicente Llobregat Rodriguez, Venezuela

Soy estudiante de Ciencias de la Computación en Venezuela. Buscaba reforzar y profundizar conocimientos de C# para Unity y me encotré con un canal rico en información no solo para C# sino en general para el mundo de la programación que van desde temas básicos hasta temas avanzados y con muy buenas prácticas. Recomendable 100%

Mauricio Montoya, Honduras

Mi nombre es Mauricio Montoya, soy de Honduras, es un honor para mi recibir clases de este canal, estudio ingeniería en informática, lo que me apasiona es la programación y este canal me ha ayudado en que me guste aún más, aprendí UML lo cual me sirvió para mis clases, y conocer C# y al mismo tiempo los conceptos de programación es algo maravilloso que le agradezco mucho, pues siento que con vídeos uno puede avanzar más rápido y más práctico y pues me encanta el ambiente de .NET y todo lo que se puede hacer con el lenguaje C#, gracias a Dios encontré este canal y me esta ayudando a crecer en lo que en verdad a mi me gusta. Bendiciones Nicolás y gracias.

Luis Blanco

Gracias nicosiored tu curso de uml me ayudó a defender mi proyecto de grado

Edgar Bonales, México

Gracias al curso de C# tengo el lenguaje dominado y me siento seguro con mis proyectos realizados y en mis clases de la universidad, la diversidad de temas que incluyen los cursos hacen fácil encontrar el problema por el que pasó o algún punto que quiera repasar, gracias por tanto y perdón por tan poco NicosioRed

Alejandro Alguinzones

Solo puedo decir gracias, aprendí más de desarrollo en c# con tus curso que años de universidad tu manera didáctica y práctica son dignas de elogiar Alejandro Alguinzones - Venezuela

Pablo Orosco

Después de dejar de programar, cuando quise retomar me costó, pero con la ayuda visual de los cursos me facilito volver a reingresar al hermoso mundo de la programación, gracias por esos videos que son sencillos de entender y prácticos, saludos desde argentina

Precio del curso

El precio regular es de $150.00 USD.
Por un tiempo limitado tenemos una beca para tomar el curso en $45.00 USD
Con la promoción de Semana Santa, solo en $15 USD
Acceso al curso de por vida

Becas por tiempo limitado

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