Principios de Machine Learning UPC

La Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) ha establecido una colaboración estratégica con la Universidad de los Andes (Colombia) para ofrecer a sus estudiantes de último año de la carrera de Ingeniería una oportunidad única: la posibilidad de adelantar su maestría internacional mientras culminan su programa de carrera. 

El curso Principios de Machine Learning forma parte de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera y podrás inscribirte si eres estudiante de ingeniería de último año de la UPC (se requiere una validación previa antes de tú inscripción). 

Diligencia el formulario de inscripción aquí.

En este curso se estudian los fundamentos del Machine Learning (ML) y los tipos de aprendizaje, así como el proceso que se recomienda seguir para la implementación de proyectos basados en datos. Al finalizar el curso, estarás en capacidad de aplicar algunas técnicas de machine learning, supervisadas y no supervisadas, para construir soluciones alineadas con el problema bajo estudio y las características de los datos disponibles, siguiendo una metodología para el desarrollo de este tipo de proyectos. En este proceso, entenderás algunos sesgos que se pueden presentar a diferentes niveles del ciclo de ML. Los casos que serán abordados en las actividades prácticas son diversos, con el fin de proporcionar una interacción con diferentes contextos de aplicación.

Tarifa Preferencial Estudiantes UPC: 500 dólares

Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.

Créditos académicos: 2

1 crédito académico equivale a 48 horas de trabajo.

Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.

Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:

1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.00

2. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.

Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.

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