Aprende Machine Learning con Ligdi Gonz√°lez en sesiones 1:1

 Conviértete en un profesional capaz de desarrollar proyectos de Machine Learning

adiestramiento en inteligencia artificial

¬ŅQuieres empezar a aprender Machine Learning pero te sientes abrumado por toda la informaci√≥n que encuentras?

Has revisado todos los recursos gratis que has encontrado y a√ļn sientes que te falta aprender m√°s sobre este tema.

A pesar de todo lo que has estudiado, a√ļn no te sientes preparado para salir al mundo laboral o empezar a desarrollar tus propios proyectos en Machine Learning.

¬ŅC√≥mo te sentir√≠as si alguien te acompa√Īa durante todo tu aprendizaje d√°ndote explicaciones de manera f√°cil y sencilla para que puedas lograr tus objetivos?

Muchas veces creemos que nosotros solos y con la información que encontramos en la web podemos aprender Machine Learning. Aunque si es posible, en ocasiones está información no sigue una ruta definida por lo que es muy fácil desviarte en tu objetivo y pierdas el propósito de tu aprendizaje. Es en ese momento en que comienzas a sentirte frustrado o estancado y empieza a atacar el síndrome del impostor.

La soluci√≥n a todo eso es tener a una persona que te acompa√Īe durante todo tu aprendizaje y que te vaya ense√Īando cada uno de los pasos que debes seguir en tu aprendizaje, siguiendo una ruta definida y clara. Todo esto acompa√Īado con explicaciones te√≥ricas y pr√°cticas f√°ciles y sencilla.

Con ese objetivo claro te ofrezco:

Aprende Machine Learning con Ligdi Gonz√°lez en sesiones 1:1 por videoconferencia

A medida que vayas avanzando dentro del programa:

Aprender√°s nuevas habilidades impulsando tus oportunidades de trabajo

Podr√°s desarrollar tus propios proyectos innovadores utilizando Machine Learning

Tendr√°s los conocimientos bases para empezar a especializarte en cualquier √°rea dentro de la IA

Te sentir√°s confiado y seguro de lo que est√°s aprendiendo y los avances que est√°s dando en tu
aprendizaje

Cada sesión 1:1 viene con:

Sesiones de
formación en vivo

De hora y media, apróximadamente, cada semana, explicando un tópico específico. Durante las sesiones podrás plantear todas tus dudas del tema, e inclusive cualquier otro tópico.

Presentaciones complementarias

Con la información necesaria para que tengas más claridad sobre el tema explicado.

Asignaciones semanales

Para poner en pr√°ctica lo aprendido.

Mira un avance de como es una sesión dentro del programa

Si quieres tener una idea real de la calidad del contenido que te ofrezco en cada una de las sesiones, puedes ver una sesión GRATIS de principio a fin aquí mismo. 

Lo importante de estas sesiones es que se explica la informaci√≥n m√°s importante que debes saber, acompa√Īada con tips y consejos adicionales que seguramente te ayudar√°n en tu vida profesional.

Míralo y verás lo que quiero decir

Aprende todo lo que debes saber de Machine Learning para que puedas desarrollar tus propios proyectos y tengas la confianza de buscar un trabajo dentro de est√° √°rea.

La ruta de aprendizaje es muy clara, cuenta con 3 etapas fundamentales

Etapa 1

Serán sesiones teóricas en donde aprenderás lo fundamental a todo lo relacionado a Inteligencia Artificial y sentarás unas bases sólidas para que puedas seguir avanzando en las siguientes etapas.

USD220/

Mes

x 3 Meses

Etapa 2

En esta etapa empezarás a ver los algoritmos de Machine Learning, comenzando con los de regresión. Acá serán sesiones teóricas y prácticas en donde estaremos desarrollando un proyecto y al final desarrollaremos otro de principio a fin.

USD260/

Mes

x 3 Meses

Etapa 3

Continuaras aprendiendo sobre los algoritmos de Machine Learning, pero esta vez enfocado a los de clasificación. De igual forma, serán clases teóricas y prácticas en donde desarrollaremos, en conjunto, ejercicios prácticos que te ayudarán en tu aprendizaje. 

USD290/

Mes

x 3 Meses

Con los conocimientos aprendidos en cada etapa del programa estar√°s listo para comenzar a desarrollar tus propios proyectos en Machine Learning e ir creando tu portafolio para que puedas incursionar en el ambiente laboral.

Esto es lo que dicen los alumnos de las sesiones 1:1

Ruta de aprendizaje

He desarrollado una ruta metódica de tres etapas (inicialmente) para que puedas aprender y finalices con la confianza suficiente para desarrollar tus propios proyectos y puedas incursionar en una nueva área laboral.

Etapa 0: Python para Machine Learning (próximamente)

11

Clases

16,5

Horas

5

Guías

Inteligencia Artificial
Definición РTipos

Inteligencia Artificial
√Āreas

Pasos para crear un proyecto de Machine Learning

Lenguajes de programación de Machine Learning

Librerías de Machine Learning

Tipos de errores
Bias – Varianza

Tipos de errores
Sobreajuste – Subajuste

Procesamiento de:
Datos РTeoría

Métodos de selección de características

Procesamiento de datos
Pr√°ctica en conjunto

Procesamiento de datos
Pr√°ctica del alumno

Etapa 1: Establece una base sólida

En esta etapa serán sesiones teóricas en donde aprenderás lo fundamental a todo lo relacionado a Inteligencia Artificial y sentarás unas bases sólidas para que puedas seguir avanzando en las siguientes etapas.

¬ŅQu√© beneficios tiene est√° etapa?
Una vez que finalices podr√°s:

 Reconocer lo que es capaz de hacer la Inteligencia Artificial y lo que no.

 Identificar cada una de las áreas que abarca la Inteligencia Artificial y para qué sirve.

 Distinguir los pasos para desarrollar un proyecto de Machine Learning y la importancia que tiene cada uno de ellos.

 Comprender los tipos de errores con los que debes tener cuidado cada vez que desarrolles un proyecto de Machine Learning.

  Determinar cómo realizar el procesamiento de datos para que puedan ser utilizarlos con los algoritmos de Machine Learning.

 

10

Clases

19,5

Horas

3

Proyectos

Evaluar los modelos de regresión

Regresión Lineal
Teoría РPráctica

Regresión Ridge
Teoría РPráctica

Regresión Lasso / Red Elástica
Teoría РPráctica

Vectores de Soporte Regresión
Teoría РPráctica

√Ārboles de Decisi√≥n Regresi√≥n
Teoría РPráctica

Métodos de Ensamble
Teoría РPráctica

Pros y contra de
los algoritmos de Regresión

Pr√°ctica completa en conjunto

Pr√°ctica completa del alumno

Etapa 2: Aprendizaje
Supervisado - Regresión

Teniendo los conocimientos bases de Inteligencia Artificial, ha llegado el momento de empezar a aprender los algoritmos de Machine Learning. En esta etapa aprenderás los algoritmos principales correspondientes a Aprendizaje Supervisado РRegresión. Aprenderás la parte teórica y como implementarlos en Scikit Learn. Desarrollarás varios proyectos dentro de está área.

¬ŅQu√© beneficios tiene est√° etapa?
Una vez que finalices podr√°s:

 Reconocer los métodos con los que puedes evaluar tus modelos de regresión.

 Determinar los algoritmos más adecuados que puedes utilizar dependiendo del proyecto.

 Tener la confianza para desarrollar tus propios proyectos de regresión.

  Contar con varios proyectos desarrollados que puedes incluir dentro de tu portafolio.

11

Clases

21,5

Horas

3

Proyectos

Evaluar los modelos de clasificación

Regresión logística
Teoría РPráctica

Medidas de distancia en Machine Learning

K Vecinos m√°s cercanos
Teoría РPráctica

M√°quinas vectores de soporte
Teoría РPráctica

Naive Bayes
Teoría Práctica

√Ārboles de decisi√≥n
Teoría РPráctica

Bosques aleatorios
Teoría РPráctica

Pros y contra de los algoritmos de clasificación

Pr√°ctica completa en conjunto

Pr√°ctica completa del alumno

Etapa 3: Aprendizaje
Supervisado - Clasificación

Con la confianza de que ya puedes desarrollar proyectos basados en regresión, ahora es turno de que aprendas los algoritmos de Aprendizaje Supervisado РClasificación. En está etapa aprenderás la parte teórica y práctica de los principales algoritmos de clasificación y desarrollarás proyectos basados en está área.

¬ŅQu√© beneficios tiene est√° etapa?
Una vez que finalices podr√°s:

 Reconocer los métodos con los que puedes evaluar tus modelos de clasificación.

 Determinar las ventajas y desventajas que tienen cada algoritmo dentro de está área.

 Contar con varios proyectos que puedes incluir dentro de tu portafolio de proyectos.

 Tendrás la confianza suficiente para que puedas iniciarte dentro del área profesional de Machine Learning.

Etapa 4: Aprendizaje no Supervisado (próximamente)

¡Hola! Soy Ligdi González  

Ser√© la encargada de ense√Īarte en cada una de las etapas dentro de este programa. Seguramente me conozcas de mi canal de YouTube y si has podido aprender con mis videos dentro del canal, prep√°rate, porque ac√° aprender√°s mucho m√°s.

Te daré todas las herramientas que necesitas para afrontarte a un proyecto dentro de está área, incluyendo mis tips y consejos basados en mi experiencia y lo que he podido aprender durante todo este tiempo que he trabajado dentro de este campo.

Quédate tranquilo daré lo mejor de mí para que puedas entender todos los conceptos y quedes satisfecho con la clase cada vez que terminemos una sesión.

Preguntas Frecuentes

Todas las sesiones tendrán una duración de hora y media, aproximadamente. Se harán de manera online por medio de videoconferencias. Tendrás un enlace fijo que podrás utilizar para cada sesión.

Para las sesiones que sean totalmente teóricas, haré todo lo posible para que no sean tediosas sino más bien que sean animadas e interactivas. 

Para la etapa 1 no es necesario que tengas alg√ļn conocimiento base, solamente las ganas de aprender cada semana. Para la etapa 2 y 3 necesitar√°s conocimientos b√°sicos de programaci√≥n en Python.

Si no te sientes seguro programando en Python a√ļn, pr√≥ximamente estar√° disponible la etapa 0, en donde explicar√© sobre este tema.

Puedes revisar ac√° los horarios disponibles en este momento. Si no puedes asistir en las horas disponibilidad, no te preocupes, me puedes contactar y nos ponemos de acuerdo en una hora que se ajuste a ambos horarios.

  • 1 sesi√≥n en vivo semanal por la duraci√≥n de cada etapa.
  • La duraci√≥n de cada sesi√≥n ser√° de 1 hora y media, aproximadamente.
  • Al final de cada sesi√≥n recibir√°s un correo con la presentaci√≥n respectiva la cual podr√°s revisar como forma de apoyo.
  • Recibir√°s gu√≠as, plantillas y c√≥digo de programaci√≥n que ser√°n utilizadas durante las sesiones.
  • Para las sesiones que sean totalmente te√≥ricas, har√© todo lo posible para que no sean tediosas sino m√°s bien que sean animadas e interactivas.¬†

Si lo puedes hacer, aunque no lo aconsejaría. En la etapa 1 aprenderás muchos términos que son importantes y básicos que te ayudarán durante el desarrollo de los proyectos.

Claro que sí, solamente me tienes que escribir y lo conversamos.

¬ŅA√ļn tienes dudas del programa?

Escríbeme directamente y con gusto te resuelvo cualquier duda que tengas.

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