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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.
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
3 de diciembre de 2024
DURACIÓN
5 semanas
DEDICACIÓN
4-6 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:
¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?
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 del MIT xPRO
¿QÚE ENCONTRARÁS EN EL CURSO?
Este curso tiene un contenido completamente orientado a la práctica y puede seguirse integramente en español, a través de:
* 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.