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Maching Learning
Sesi贸n 1 Introducci贸n a Python y ML
Sesi贸n 2. Numpy, Pandas y Seaborn
Sesi贸n 3. Introducci贸n al ML
Sesi贸n 4. Algoritmos supervisados Ml. 脕rboles
Sesi贸n 5. ML, regresi贸n lineal.
Sesi贸n 6 P1. ML supervisado. Algoritmos KNNs
Sesi贸n 7. ML no supervisado. Kmeans
Sesi贸n 8. ML no supervisado. Kmedoids y Dask
Deep Learning
Sesi贸n 1. Introduccion DL
Sesi贸n 2. MLP
Sesi贸n 3. CNNs
Sesi贸n 5. Transfer Learning
Sesi贸n 6. RNNs
Sesi贸n 7. Arquitectura transformer
Sesi贸n 4. HDFS
Sesi贸n 8. LLMs
Sesi贸n 9. Dask
Ensayo sobre la aplicacion del DL
Big Data
Sesi贸n 1. introducci贸n Big Data
Sesi贸n 2. Web Scraping
Sesi贸n 3. Almacenamiento NAS
Sesi贸n 4. iSCSI
Sesi贸n 5. Uso del Almacenamiento
Sesi贸n 6. Trabajo con HDFS Y Dask
Sesi贸n 7. Dask Y HDFS
Sesi贸n 8 .Flask
Producci贸n acad茅mica
Tesis
Cap铆tulos del Libro
Paginas Web
Material de Diplomado
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2. Articulo
(Cap铆tulos del Libro)
HDFS
(Sesi贸n 4. HDFS)
Sesion 1-Introduccion-DL
(Sesi贸n 1. Introduccion DL)
TF
(Sesi贸n 5. Transfer Learning)
Antecedentes Lenguaje Natural
(Sesi贸n 2. MLP)
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