Maestría en Ciencia de Datos

Este curso introduce los principios del aprendizaje de representaciones mediante modelos de deep learning, enfatizando su aplicación en problemas reales y contextos aplicados.

A diferencia de un curso centrado exclusivamente en el componente teórico de las arquitecturas de redes neuronales, este curso se enfoca en la idea central de que los sistemas modernos de inteligencia artificial se basan en aprender representaciones útiles de los datos que permiten abordar distintos problemas.

A lo largo del curso se explorará cómo diferentes modelos aprenden representaciones para distintos tipos de datos, por ejemplo:

• imágenes
• secuencias
• texto
• interacciones usuario–producto

Estas representaciones permiten resolver problemas como clasificación, predicción, recomendación y detección de patrones en contextos como análisis de imágenes para tareas de inspección, reconocimiento visual o análisis de contenido o sistemas de recomendación en plataformas digitales, entre otros.

El curso combina explicaciones conceptuales con implementaciones prácticas en Python y un proyecto aplicado.