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Machine Learning, Modelos y Principios de Simulación
Aprende a poner en práctica las herramientas computacionales utilizadas en la resolución de problemas de ingeniería con el uso de machine learning.
Machine Learning, Modelos y Principios de Simulación
Aprende a poner en práctica las herramientas computacionales utilizadas en la resolución de problemas de ingeniería con el uso de machine learning.
INICIO
25 de febrero de 2025
DURACIÓN
5 semanas
DEDICACIÓN
4-6 por semana
PRECIO
$ 1,499 USD
IDIOMA
Español
MODALIDAD
Online
Machine Learning, Modelos y Principios de Simulación
Utiliza el machine learning para resolver problemas de ingeniería
Machine learning ofrece una nueva forma de abordar los desafíos del mundo real para los ingenieros y profesionales técnicos.
Las metodologías de análisis de datos y el machine learning están transformando la manera en la que los ingenieros abordan los modelos y la simulación. Por eso, en MIT hemos desarrollado este curso de cinco semanas en el que aprenderás a poner en práctica las herramientas computacionales utilizadas en la resolución de problemas de ingeniería y a simular procesos físicos utilizando la discretización numérica.
Los profesores de MIT te explican el impacto del uso del machine learning en ingeniería.
DESPUÉS DE ESTE CURSO, HABRÁS APRENDIDO A:
- Hacer simulaciones de procesos físicos a través de métodos de discretización.
- Evaluar el equilibrio entre el coste y la exactitud de las simulaciones numéricas.
- Aprender las mejores técnicas de optimización y entender el papel que desempeñan y que es fundamental para el machine learning.
- Describir los problemas canónicos del machine learning desde el punto de vista de la estadística.
- Utilizar el método Montecarlo para realizar predicciones reales y resolver problemas de evaluación de riesgos.
¿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
La experiencia de aprendizaje del MIT xPRO
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.
