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Machine Learning, Modelos y Simulación: Ingeniería en la era de IA
Aprende el machine learning a través de los principios y aplicaciones de la ingeniería computacional que descubrirás en este programa de dos cursos de MIT.
Machine Learning, Modelos y Simulación: Ingeniería en la era de IA
Aprende el machine learning a través de los principios y aplicaciones de la ingeniería computacional que descubrirás en este programa de dos cursos de MIT.
INICIO
3 de diciembre de 2024
DURACIÓN
10 semanas
DEDICACIÓN
4-6 horas a la semana
PRECIO
$ 2,375 USD
IDIOMA
Español
MODALIDAD
Online
Haremos un receso desde el 23 de diciembre de 2024 hasta el 7 de enero de 2025.
Machine Learning, Modelos y Simulación: Error: Unable to load JSON file.
Un enfoque práctico para la resolución de problemas de ingeniería
La irrupción de big data, cloud computing y machine learning está revolucionando la forma en la que muchos profesionales afrontan su trabajo. Estas tecnologías ofrecen a los ingenieros nuevos y emocionantes métodos para que aborden los desafíos del mundo real. Sin embargo, los profesionales que no conocen data science o que no tienen experiencia en estas nuevas áreas pueden sentir que se han quedado atrás.
Este programa online de dos cursos tiene un enfoque eminentemente práctico gracias al que comprenderás las herramientas computacionales que se utilizan en la resolución de problemas de la ingeniería moderna.
Aprovechando la amplia experiencia del faculty de MIT Center for Computational Science and Engineering (CCSE), el programa vincula ciencia e ingeniería con los principios de machine learning y data science. Te centrarás en la aplicación práctica de estas nuevas habilidades en tiempo real.
Los profesores de MIT te explican la aplicación, el impacto y uso del machine learning en la ingeniería.
CURSOS DEL PROGRAMA Error: Unable to load JSON file. Error: Unable to load JSON file.
Este programa de certificación de dos cursos ofrece un enfoque práctico para comprender las herramientas computacionales utilizadas en la resolución de problemas de la ingeniería moderna.
Si desea completar el programa completo, averigüe más sobre los dos cursos individuales que componen el Machine Learning, Modelos y Simulación: Ingeniería en la era de IA: Machine Learning Aplicado a Ingeniería y Ciencia, y Machine Learning, Modelos y Principios de Simulación.
MACHINE LEARNING, MODELOS Y PRINCIPIOS DE SIMULACIÓN
Este curso online está diseñado para abordar los métodos basados en datos y el aprendizaje de máquinas que están transformando la forma en que los ingenieros abordan el modelado y la simulación.
MACHINE LEARNING APLICADO A LA INGENIERÍA Y LA CIENCIA
Este curso es una muestra de todas estas ideas enraizadas en una gama de aplicaciones de ingeniería y ciencia, enseñando cómo los métodos de aprendizaje de las máquinas pueden mejorar la resolución de problemas de ingeniería.
DESPUÉS DE ESTE PROGRAMA, HABRÁS APRENDIDO A:
- Crear simulaciones de procesos físicos complejos utilizando métodos de discretización y algoritmos numéricos.
- Las técnicas de optimización y la función principal que cumplen en machine learning.
- Poner en práctica la predicción y la evaluación de riesgos en el mundo real a través de métodos probabilísticos.
- Reconocer las limitaciones de machine learning y las propuestas de los investigadores de MIT para resolverlas.
- Conocer la investigación actual en machine learning que se lleva a cabo en el CCSE de MIT y el impacto que tendrá en tu trabajo.
¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?
- Profesionales de la industria con, al menos, un grado en ingeniería (por ejemplo, mecánica, civil, aeroespacial, química, de materiales, nuclear, biológica, eléctrica, etc.) o en ciencias físicas.
- Otros profesionales técnicos con experiencia en matemáticas (incluido el cálculo diferencial, el álgebra lineal y la estadística) de nivel universitario.
No se requiere experiencia en programación, pero resulta de gran utilidad tener experiencia con MATLAB (R).
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
inscripción
¿QÚE ENCONTRARÁS EN EL PROGRAMA?
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.
