Localização:

Modalidade:

Híbrida

Duração:

14 meses

MAIS SOBRE O POSGRADO

A Especialização em Aprendizagem de Máquina está orientada para a concepção, desenvolvimento e teste de novas técnicas e processos de aplicação profissional, que respondam às demandas dos setores sociais e produtivos, públicos e privados.


As atividades a desenvolver incluem disciplinas de formação científica e outras unidades que alargam o quadro conceptual dos problemas levantados.

É baseado nos cursos de Aprendizado de Máquina e Estatística Computacional que fazem parte do MicroMaster em Estatística e Ciência de Dados oferecidos pelo MITx por meio da plataforma edX com apoio semanal de facilitadores do MIT e UTEC. Por sua vez, um workshop intensivo de 4 semanas é realizado com o MIT no Uruguai (data sujeita às condições sanitárias). Na Especialização, é necessário um trabalho monográfico final, sobre um tema à sua escolha, centrado na análise e revisão da bibliografia existente, para além da apresentação do seu ponto de vista pessoal sobre o assunto, ligado aos métodos e ferramentas aprendidas .

Mais informações sobre a especialização aqui.

  • Título universitário
  • Conhecimentos a nível terciário em álgebra linear, cálculo simples e multivariado
  • Fluência em inglês (idioma em que se darão as aulas e oficinas)

As inscrições podem ser feitas até 25 de junho de 2021. O diploma semi-presencial começa em 5 de julho de 2021 com uma dedicação média estimada de 20 horas semanais e um preço de US $ 4.200 (Early bird 10% de desconto até 14 de junho ) As atividades curriculares associadas ao Diploma compreendem um total de 58 créditos, que segundo o Regulamento Geral de Estudos da UTEC representam 870 horas cronológicas, o que implica que o aluno deva dedicar em média 20 horas semanais à sua realização.

A demanda por especialistas com conhecimento em aprendizado de máquina está aumentando tanto local quanto regionalmente. A Especialização em Aprendizado de Máquina visa capacitar seus participantes no desenvolvimento de soluções computacionais que utilizam o aprendizado de máquina. O graduado desenvolverá uma visão técnica que lhe permitirá identificar problemas ou áreas de oportunidade relacionados com a análise de dados através do uso de ferramentas tecnológicas. Poderá aplicar metodologias analíticas descritivas, diagnósticas e preditivas para otimizar processos produtivos, administrativos, financeiros e / ou tecnológicos, além de promover a tomada de decisões com base em fatos e dados específicos. Do ponto de vista técnico, os graduados serão capazes de:

  • analisar grandes volumes de dados
  • apresentar modelos matemáticos e usar ferramentas estatísticas para fazer previsões com base em dados
  • identificar e desenvolver modelos e metodologias adequados para extrair informações significativas para a tomada de decisão
  • desenvolver e construir algoritmos de aprendizado de máquina para extrair informações significativas de dados aparentemente não estruturados
  • aplicar métodos de aprendizagem não supervisionados, incluindo agrupamento de dados e metodologias de rede neural

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Equipo:
Martín Sorondo
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Cecilia García
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Será de 3 a 14 de janeiro, inclusive.

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