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Santiago
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1a clase gratis
- Python
- Inteligencia artificial
Aprende Machine Learning y Deep Learning con Python en clases teórico-prácticas y comprende cómo entrenar, evaluar y mejorar tus primeros modelos
- Python
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Sobre Santiago
Soy Santiago Leyva, bachiller en Ingeniería Mecatrónica por la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú (UNI) y miembro del quinto superior. Tengo cinco años de experiencia acumulada en desarrollo de software y gestión de equipos. Me he formado en analítica avanzada, inteligencia artificial, machine learning y ciencia de datos, realizando análisis propios en notebooks de Colab usando Python. También tengo experiencia capacitando a clientes, acompañando a desarrolladores junior y dando tutorías preuniversitarias y universitarias.
Considero que enseñar es una forma de compartir mi pasión por aprender. Me interesa que desarrolles una base teórica que te permita analizar el problema antes de elegir un modelo. En la práctica, retomaremos ideas de sesiones anteriores para que puedas aplicarlas a otros datos, interpretar resultados y justificar tus decisiones. Tus preguntas también son parte del aprendizaje. Muchas veces, preguntarnos por qué un modelo falla es lo que nos lleva a entender mejor cómo funciona.
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Sobre la clase
- Educación Técnico Superior
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niveles :
Educación Técnico Superior
Educación Superior
Educación para adultos
Maestría
- Inglés
- Español
En qué idiomas se da la clase :
Inglés
Español
¿Preparar datos, entrenar un modelo o interpretar sus resultados te parece interesante? En mis clases, te ayudaré a entender los conceptos base de machine learning y deep learning y a aplicarlos paso a paso con Python. El objetivo es que puedas entender cómo funcionan los modelos, explicar por qué elegiste uno, qué te dicen sus resultados y cómo comprobar si un cambio lo mejora.
Comenzaremos definiendo lo que ya conoces, el nivel en el que te encuentras y lo que necesitas reforzar. Combinaremos teoría con ejercicios en notebooks de Colab usando Python. Primero se repasará la teoría, luego veremos el código analizando lo que realiza cada sección. Después podrás modificar el código, probar tus propias decisiones y analizar los resultados. Al final de cada sesión, revisaremos tus dudas y revisaremos lo que se necesita reforzar. Ajustaremos el tiempo de teoría y práctica según tu progreso.
Podemos trabajar preparación de datos, regresión, clasificación, métricas de evaluación y redes neuronales sencillas con Python, pandas, scikit-learn y TensorFlow/Keras. Las clases están dirigidas a universitarios y adultos que se inician en estas materias o quieren reforzar sus fundamentos. Si necesitas repasar Python, podemos empezar por ahí. Las clases se pueden dar en español o inglés y podemos utilizar tus apuntes, sílabos, prácticas o notebooks.
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Tarifas
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