• Duración:
    14 semanas
  • Dedicación:
    8–10 horas por semana
  • Precio:

    GRATIS
    Agregar un Certificado Verificado por $99 USD

  • Institución
  • Tema:
  • Nivel:
    Intermediate
  • Idioma:
    English
  • Transcripción de video:
    English
  • Tipo de curso:
    Al ritmo del instructor

Sobre este curso

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Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) that provides computers with the ability to learn without being explicitly programmed. This area is also concerned with issues both theoretical and practical.

In this course, we will present algorithms and approaches in such a way that grounds them in larger systems as you learn about a variety of topics, including:

  • statistical supervised and unsupervised learning methods
  • randomized search algorithms
  • Bayesian learning methods
  • reinforcement learning

The course also covers theoretical concepts such as inductive bias, the PAC and Mistake‐bound learning frameworks, minimum description length principle, and Ockham's Razor. In order to ground these methods the course includes some programming and involvement in a number of projects.

By the end of this course, you should have a strong understanding of machine learning so that you can pursue any further and more advanced learning.

This is a three-credit course.

Lo que aprenderás

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There are four primary objectives for the course:

  • To provide a broad survey of approaches and techniques in machine learning;
  • To develop a deeper understanding of several major topics in machine learning;
  • To develop the design and programming skills that will help you to build intelligent, adaptive artifacts;
  • To develop the basic skills necessary to pursue research in machine learning.

Plan de estudios

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Week 1: ML is the ROX/SL 1- Decision Trees
Week 2: SL 2- Regression and Classification
Week 3: SL 3- Neutral Networks
Week 4: SL 4- Instance Based Learning
Week 5: SL 5- Ensemble B&B
Week 6: SL 6- Kernel Methods & SVMs
Week 7: SL 7- Comp Learning Theory
Week 8: SL 8- VC Dimensions
Week 9: SL9- Bayesian Learning
Week 10: SL 10- Bayesian Inference
Week 11: UL 1- Randomized Optimization
Week 12: UL 2- Clustering/ UL 3- Feature Selection
Week 13: UL 4- Feature Transformation/UL 5- Info Theory
Week 14: RL 1- Markov Decision Processes
Week 15: Reinforcement Learning
Week 16: RL 3 Game Theory/Outro

Conoce a tus instructores

Charles Isbell
Executive Associate Dean and Professor
The Georgia Institute of Technology

Obtén un Certificado Verificado para destacar los conocimientos y las habilidades que adquieras
$99 USD

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  • Oficial y verificado

    Obtén un certificado con la firma del instructor y el logotipo de la institución para demostrar tus logros y aumentar las posibilidades de conseguir trabajo

  • Fácil de compartir

    Agrega el certificado a tu currículum o publícalo directamente en LinkedIn

  • Incentivo comprobado

    El certificado te da un motivo más para completar el curso

  • Apoya nuestra labor

    edX, una organización sin fines de lucro, se sustenta con los certificados verificados para financiar la educación gratuita para todo el mundo

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas de uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.