Machine Learning Aplicado a Ingeniería y Ciencia
Después de este curso, habrás aprendido a:
- Entender las razones por las que los métodos de machine learning pueden resolver problemas en ingeniería.
- Contar con los métodos de predicción que utilizan los investigadores cuando faltan datos o tienen pocos.
- Transferir los métodos de machine learning de una industria a otra.
- Cuantificar el riesgo y clarificar los aspectos más destacados de los datos de los sistemas complejos.
- Identificar las condiciones en las que un método de machine learning no sirve de nada o no merece la pena el esfuerzo de aplicarlo.
¿A quién va dirigido?
- Profesionales de la industria que cuenten al menos con un grado en Ingeniería (p. ej., mecánica, civil, aeroespacial, química, de materiales, nuclear, biológica, eléctrica, etc.) o ciencias físicas.
- Otros profesionales técnicos con un dominio de las matemáticas (incluido el cálculo diferencial, el álgebra lineal y la estadística) propio de estudios universitarios.
- No se requiere experiencia en programación, pero conocer MATLAB (R) puede resultar útil.
Certificado
Conoce a los instructores
George Barbastathis
Professor de Mechanical Engineering, MIT
Heather Kulik
Associate Professor de Chemical Engineering, MIT
John Williams
Professor de Civil & Environmental Engineering, MIT
Justin Solomon
Associate Professor de Electrical Engineering & Computer Science, MIT
Laurent Demanet
Professor de Applied Mathematics & Director del Earth Resources Laboratory de MIT
Markus Buehler
McAfee Professor de Engineering & Head, Department de Civil & Environmental Engineering, MIT
Richard Braatz
Edwin R. Gilliland Professor de Chemical Engineering, MIT
Themistoklis Sapsis
Associate Professor de Mechanical & Ocean Engineering, MIT
Youssef M. Marzouk
Faculty Co-Director MIT Center of Computational Engineering, Associate Professor de Aeronautics & Astronautics y Director del Aerospace Computational Design Laboratory, MIT
La experiencia de aprendizaje del MIT xPRO
Practica procesos y métodos a través de simulaciones, evaluaciones, estudios de caso y herramientas.
Conecta con una comunidad internacional de profesionales mientras trabajas en proyectos basados en ejemplos reales.
Accede a todo el contenido en línea y mira los vídeos desde cualquier lugar.
Lleva las nuevas habilidades aprendidas a tu empresa a través de ejemplos de entornos de trabajo técnicos y unas buenas indicaciones reflexivas.
Obtén un certificado profesional y 2.5 créditos de educación profesional continua de MIT (MIT xPRO CEUs).
Adquiere formación de los profesores de MIT y de expertos de la industria.
¿Qué encontrarás en el curso?
- Actividades tipo test
- Ensayos
- Proyectos
- Actividad plan de acción
- Contenido en video impartido por el claustro de profesores de mit y por expertos en distintas industrias *
- Webinar en directo
- Bibliografía adicional recomendada **
* Para los contenidos en vídeo se han mantenido las voces originales de los profesores de MIT y expertos de distintas industrias, que han sido subtitulados en español.
** Algunas de las lecturas adicionales recomendadas (no obligatorias para completar el curso) solo están disponibles en inglés.
