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Icono de duración 3 Meses
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Precio
360€
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Descripción

¿A quién va dirigido?

Los profesionales interesados en este curso tienen como procedencia las áreas ligadas a la ingeniería, las matemáticas, la tecnología o la ciencia. También se dedica a perfiles profesionales interesados en reciclar sus conocimientos y sumarse a un mundo en constante evolución que precisa de una formación constante.

Objetivos

  • Grabar a través del lenguaje de programación que sea compatible con Arduino aquellas instrucciones que se deseen.
  • Programar en C++ los pines de entrada y salida desde el core o la API de Arduino.
  • Analizar las entradas y el uso de las salidas analígicas con Phyton para comprender su manejo.
  • Adquirir conocimientos sólidos sobre Machine Learning para analizar y crear modelos analíticos.
  • Utilizar TensorFlow para detectar intervalos de tiempo periódicos y predecir comportamientos.
  • Generar conjuntos de datos a partir de la extracción y detección de parámetros en Arduino.
  • Crear paso a paso aplicaciones y redes neuronales artificiales a través de TensorFlow.

Salidas Profesionales

Con esta formación estarás capacitado para ocupar puestos que en la actualidad están muy demandados como analista de datos, data scientist, phyton developer, data engineer, data analytics o consultor. Sus innumerables aplicaciones en áreas como finanzas, salud, marketing o ciberseguridad garantizar una proyección profesional sin límites que te permita alcanzar tus retos profesionales más ambiciosos.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y PRIMEROS PASOS

  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
  2. Hardware y software unidos por la Inteligencia Artificial
  3. Inteligencia Artificial y Visión Artificial
  4. Arduino: introducción

UNIDAD DIDÁCTICA 2. PREPARACIÓN DE ARDUINO Y CONFIGURACIÓN DE ENTORNO PYTHON

  1. Instalación de Arduino
  2. Configurando tu Arduino para Python

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CODIFICACIÓN Y CONTROL DE ARDUINO CON PYTHON

  1. Control de Arduino

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MANEJO DE ENTRADAS ANALÓGICAS CON PYTHON

  1. Manejo de entradas
  2. Entradas analógicas

UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE SALIDAS ANALÓGICAS

  1. Salidas analógicas
  2. Valores analógicos en Arduino

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING

  1. Introducción al machine learning
  2. Aprendizaje supervisado
  3. Aprendizaje no supervisado

UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES NEURONALES, SERIES TEMPORALES Y PROBLEMAS DE REGRESIÓN

  1. Redes neuronales y deep learning
  2. Series Temporales

UNIDAD DIDÁCTICA 8. OBTENCIÓN DE PARÁMETROS EN ARDUINO Y GENERACIÓN DE CONJUNTOS DE DATOS

  1. Funciones y parámetros
  2. Variables y constantes especializadas
  3. Estructura de control

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROCESAMIENTO DE DATOS Y ETAPA DE ENTRENAMIENTO

  1. Introducción
  2. ¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
  3. ¿Por qué se requieren datos de entrenamiento de IA?
  4. ¿Cuántos datos son adecuados?
  5. ¿Qué afecta la calidad de los datos en el entrenamiento?

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CREACIÓN DE RED NEURONAL ARTIFICIAL Y APLICACIONES CON ARDUINO Y TENSORFLOW CON KERAS

  1. Crear red neural paso a paso
  2. Redes neuronales: Aprendizaje
  3. Otras redes neuronales

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Titulacion de INESEM

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.

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Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Curso de Machine Learning con Arduino y Tensorflow 2.0

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