Aprende por qué y cómo los métodos de machine learning pueden mejorar la resolución de problemas de ingeniería con este curso de 5 semanas de MIT.
Machine Learning aplicado a Ingeniería y Ciencia
Aprende por qué y cómo los métodos de machine learning pueden mejorar la resolución de problemas de ingeniería con este curso de 5 semanas de MIT.
INICIO
26 DE SEPTIEMBRE DE 2023
DURACIÓN
5 SEMANAS
DEDICACIÓN
4-6 HORAS POR SEMANA
PRECIO
$1,499 USD
IDIOMA
ESPAÑOL
MODALIDAD
ONLINE
MACHINE LEARNING APLICADO A INGENIERÍA Y CIENCIA
Utiliza el machine learning para resolver problemas de ingeniería
En ingeniería, la precisión y la fiabilidad son primordiales para el éxito de un proyecto. Aunque tengamos acceso a una gran cantidad de datos, a menudo estos no están disponibles con el formato adecuado o para la aplicación requerida. Los ingenieros deben fusionar sus conocimientos con nuevas técnicas y principios basados en ciencia de datos.
Nuestro curso online de 5 semanas Machine Learning aplicado a Ingeniería y Ciencia es una muestra de cómo y por qué los métodos de machine learning pueden mejorar la resolución de problemas en ingeniería.
Durante el curso pondrás en práctica distintas herramientas computacionales, y entenderás su aplicación en los retos de gestión de datos con los que puede encontrarse una organización.
Los profesores de MIT te explican el impacto y uso del machine learning sobre la ingeniería.
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
Youssef M. Marzouk
Faculty Co-Director MIT Center of Computational Engineering, Associate Professor de Aeronautics & Astronautics y Director del Aerospace Computational Design Laboratory, MIT
George Barbastathis
Professor de Mechanical Engineering, MIT
Heather Kulik
Associate Professor de Chemical Engineering, MIT
John Williams
Professor de Civil & Environmental Engineering, MIT
Themistoklis Sapsis
Associate Professor de Mechanical & Ocean Engineering, MIT
Markus Buehler
McAfee Professor de Engineering & Head, Department de Civil & Environmental Engineering, MIT
Richard Braatz
Edwin R. Gilliland Professor de Chemical 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
la experiencia de aprendizaje mit
inscripción
¿QÚE ENCONTRARÁS EN EL CURSO?
Este curso tiene un contenido completamente orientado a la práctica y puede seguirse integramente en español, a través de:
- 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.
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