Contents of the course:

1- INTRODUCCION

2- BASES DEL MACHINE LEARNING

• Que es el machine learning
• Posibilidad de uso de ML
• Configuracion del ambiente de trabajo

3- PRIMEROS MODELO DE MACHINE LEARNING (Regresion lineal)

• Tipos y ejemplos de machine learning
• Datos
• Libreria de Python
• Introduccion a la regresion lineal

4- ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING

• Sets y analisis de datos
• Regresion lineal
• Regresion logistica
• Arboles de decision

5- ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING 2

• Maquinas de vectores de soporte (SVMs)
• Clusterizacion con k-means

6- REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

• Redes neuronales de regresion
• Redes neuronales de Clasificacion
• Convulsiones y filtros
• Redes neuronales convolucionales
• Transferencia de aprendizaje

7- PROYECTO FINAL