Programa del curso de aprendizaje automático: el mejor curso de aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar las habilidades

El curso del Diploma PG de upGrad es uno de los más completos. Abarca todo el conocimiento de habilidades, conceptos y herramientas requeridas en la industria actualmente.

El plan de estudios está diseñado para prepararte para la industria y dominar las entrevistas con facilidad.

Repasemos el plan de estudios completo para obtener detalles en profundidad de la cobertura de nuestro "Programa PG ejecutivo en aprendizaje automático e IA".

El curso se divide en 8 partes principales:

1. Kit de herramientas de ciencia de datos
2. Estadísticas y análisis de datos exploratorios
3. Aprendizaje automático-1
4. Aprendizaje automático-2
5. Procesamiento natural del lenguaje
6. Aprendizaje profundo
7. Aprendizaje reforzado
8. Proyecto de implementación y culminación

Kit de herramientas de ciencia de datos

Esta parte es un curso pre-preparatorio que es esencial para comenzar el viaje de Data Science y Machine Learning. Los principales requisitos son Python, SQL y Excel también hasta cierto punto.

Esta parte se divide en los siguientes 6 módulos:

Introducción a Python: este módulo cubre los temas principales de Python sin tener conocimientos previos. Se cubre la comprensión de la estructura de Python, estructuras de datos como listas, tuplas, diccionarios, etc.

Python para ciencia de datos: Las 2 bibliotecas más importantes de Python: NumPy y Pandas se tratan en profundidad. NumPy y Pandas son esenciales para el análisis de datos, la limpieza y la mayor parte del trabajo principal de ciencia de datos.

Matemáticas para el aprendizaje automático: álgebra lineal, matrices, cálculo de múltiples variables y vectores se tratan en este módulo. Estos temas son un requisito previo para comprender cómo funcionan los algoritmos de ML.

Visualización de datos en Python: este módulo cubre la dinámica de trazar gráficos y tendencias usando Python.

• Análisis de datos usando SQL: SQL es el núcleo del análisis e ingeniería de datos. Este módulo cubre los conceptos básicos de SQL como funciones, cláusulas, consultas y uniones.

1. SQL avanzado: este módulo cubre temas más avanzados como diseño de base de datos, funciones de ventana, optimización de consultas, etc.

Estadísticas y análisis de datos exploratorios

Las estadísticas y los datos van de la mano. La mayor parte del análisis de datos ejecuta análisis estadísticos bajo el capó que luego se pueden explorar más a fondo para obtener resultados significativos.

Esta parte cubre debajo de 6 módulos:

1. Resolución de problemas analíticos: este módulo cubre el marco CRISP-DM para obtener una descripción general de un proyecto de aprendizaje automático que abarca desde la comprensión comercial hasta la implementación.
2. Asignación de inversión: una asignación de análisis de datos como empleado de una empresa de banca de inversión.
3. Estadística inferencial: este módulo cubre los conceptos estadísticos más importantes como la probabilidad, las distribuciones de probabilidad y el teorema del límite central.
4. Prueba de hipótesis: el qué, por qué y cómo de la prueba de hipótesis se tratan en este módulo. P-Value, diferentes tipos de pruebas e implementación en Python.
5. Análisis exploratorio de datos: EDA extrae la información de los datos. Este módulo cubre limpieza de datos, análisis univariado/bivariado y métricas derivadas para ML.
6. Proyecto grupal: estudio de caso de Lending Club para averiguar qué clientes están en riesgo de incumplimiento de préstamos.

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Aprendizaje automático-1

Esta parte cubre los conceptos básicos de Machine Learning y algunos algoritmos. Es esencial tener un conocimiento completo de estos antes de sumergirse en temas más avanzados.

Consta de 5 módulos:

1. Regresión lineal: este módulo cubre los conceptos básicos de la regresión lineal, sus supuestos, limitaciones y aplicaciones industriales.
2. Evaluación de regresión lineal: una tarea de predicción de precios de automóviles.
3. Regresión Logística: Regresión Logística Univariante y Multivariante para clasificación ML. Se cubren la implementación en Python, las métricas de evaluación y las aplicaciones de la industria.
4. Naive Bayes: uno de los algoritmos de clasificación más fáciles y efectivos. Este módulo cubre los conceptos básicos del Teorema de Bayes, el clasificador Naive Bayes y la implementación en un clasificador Spam-Ham.
5. Selección del modelo: este módulo cubre la selección del modelo, el equilibrio entre la varianza y el sesgo, el ajuste de hiperparámetros y la validación cruzada, que son necesarios para finalizar el mejor modelo de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático-2

Esta parte cubre temas más avanzados de Machine Learning. Consiste en diferentes tipos de algoritmos supervisados ​​y no supervisados.

Los 8 módulos cubiertos son:

1. Regresión avanzada: este módulo presenta las técnicas de regresión lineal generalizada y regresión regularizada como Ridge y Lasso.
2. Support Vector Machine (Opcional): Este módulo cubre el algoritmo SVM, su funcionamiento, núcleos e implementación.
3. Modelos de árboles: aquí se cubren los conceptos básicos de los modelos de árboles, su estructura, técnicas de división, poda y conjuntos para formar bosques aleatorios.
4. Selección de modelos: consideraciones prácticas: este módulo brinda información práctica sobre el uso de técnicas de selección de modelos para seleccionar el mejor modelo.
5. Impulso: ¿Qué son los aprendices débiles y los aprendices estrictos, y cómo se pueden unir para formar un gran modelo? Aquí se cubren varias técnicas de refuerzo.
6. Aprendizaje en clústeres no supervisado: este módulo presenta el agrupamiento, sus tipos y su implementación desde cero.
7. Análisis de componentes principales de aprendizaje no supervisado: cubre los conceptos básicos de PCA, su funcionamiento e implementación en Python.
8. Estudio de caso de abandono de telecomunicaciones: estudio de caso para predecir el abandono de clientes para un operador de telecomunicaciones.

Procesamiento natural del lenguaje

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es en sí mismo un campo enorme. En esta parte de NLP, se cubren todos los componentes básicos del manejo de datos de texto junto con los chatbots.

Los 5 módulos incluidos son:

1. Procesamiento léxico: este módulo cubre los conceptos básicos de la PNL, como la codificación de texto, las expresiones regulares, las técnicas de procesamiento de texto y las técnicas léxicas avanzadas, como el hash fonético.
2. Procesamiento sintáctico: este módulo cubre los conceptos básicos del procesamiento sintáctico, diferentes tipos de análisis de texto, extracción de información y campos aleatorios condicionales.
3. Procesamiento sintáctico-Asignación: Implementar el procesamiento sintáctico para comprender la estructura gramatical del texto.
4. Procesamiento semántico: este módulo presenta el procesamiento semántico, los vectores de palabras y las incrustaciones, las técnicas de modelado de temas seguidas de un estudio de caso.
5. Creación de chatbots con Rasa: este módulo cubre la herramienta más popular para el desarrollo de chatbots junto con la implementación.

Aprendizaje profundo

Deep Learning se usa ampliamente en la industria en muchas aplicaciones de vanguardia para varios tipos de datos. En esta parte, se cubren todos los tipos de redes neuronales junto con la implementación.

Los 5 módulos cubiertos son:

1. Introducción a las redes neuronales: este módulo cubre los conceptos básicos de las redes neuronales, las funciones de activación y la red Feed Forward.
2. Aplicaciones industriales de redes neuronales convolucionales: este módulo cubre en detalle la CNN, su estructura, capas y funcionamiento. También cubre varios modelos de aprendizaje de transferencia, transferencia de estilo y preprocesamiento de datos de imágenes seguido de un estudio de caso.
3. Asignación de redes neuronales: un estudio de caso basado en CNN.
4. Redes neuronales recurrentes: este módulo cubre otro tipo de redes neuronales especialmente utilizadas para datos basados ​​en secuencias: RNN y LSTM junto con sus implementaciones.
5. Proyecto de redes neuronales: en este módulo, realizará un proyecto de reconocimiento de gestos utilizando pilas de redes CNN y RNN.

Aprendizaje reforzado

En esta parte, le presentamos otro tipo de aprendizaje automático: aprendizaje por refuerzo. Aprenderá los conceptos básicos, incluido el aprendizaje por refuerzo clásico, así como el aprendizaje por refuerzo profundo.

Esta parte cubre a continuación 4 módulos:

1. Aprendizaje de refuerzo clásico: este módulo cubre los conceptos básicos de RL como el proceso de decisión de Markov, las ecuaciones de RL y los métodos de Monte Carlo.
2. Aprendizaje por refuerzo de tareas clásicas: una tarea de tres en raya usando RL.
3. Aprendizaje de refuerzo profundo: en este módulo, nos sumergiremos en Deep Q Networks, su arquitectura e implementación. También cubre temas más avanzados como los Métodos de Gradiente de Políticas y los Métodos Actor-Crítico.
4. Proyecto de aprendizaje por refuerzo: una tarea que se realizará utilizando la arquitectura RL.

Proyecto final

En esta parte, realizará su proyecto final final utilizando todo el conocimiento adquirido hasta el momento.

Esta parte se divide en 2 módulos:

1. Implementación: este módulo cubre la etapa posterior de un proyecto de aprendizaje automático en el que aprenderá los conceptos básicos de implementación en la nube y PaaS, así como las canalizaciones de CI/CD y los conceptos básicos de Docker.
2. Capstone: el proyecto final final para hacer que su currículum y su cartera se disparen.

Antes de que te vayas

Este programa cubre todos los conceptos básicos y las herramientas y habilidades avanzadas requeridas para ingresar a la industria de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Realizarás una cantidad suficiente de prácticas y proyectos para asegurarte de que has aprendido bien.

Con todas las habilidades aprendidas, también puede activarse en otras plataformas competitivas para probar sus habilidades y obtener aún más experiencia práctica.