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Maching Learning
Sesión 1 Introducción a Python y ML
Sesión 2. Numpy, Pandas y Seaborn
Sesión 3. Introducción al ML
Sesión 4. Algoritmos supervisados Ml. Árboles
Sesión 5. ML, regresión lineal.
Sesión 6 P1. ML supervisado. Algoritmos KNNs
Sesión 7. ML no supervisado. Kmeans
Sesión 8. ML no supervisado. Kmedoids y Dask
Deep Learning
Sesión 1. Introduccion DL
Sesión 2. MLP
Sesión 3. CNNs
Sesión 5. Transfer Learning
Sesión 6. RNNs
Sesión 7. Arquitectura transformer
Sesión 4. HDFS
Sesión 8. LLMs
Sesión 9. Dask
Ensayo sobre la aplicacion del DL
Big Data
Sesión 1. introducción Big Data
Sesión 2. Web Scraping
Sesión 3. Almacenamiento NAS
Sesión 4. iSCSI
Sesión 5. Uso del Almacenamiento
Sesión 6. Trabajo con HDFS Y Dask
Sesión 7. Dask Y HDFS
Sesión 8 .Flask
Producción académica
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(Sesión 4. HDFS)
Practica 1
(Sesión 3. Introducción al ML)
TF
(Sesión 5. Transfer Learning)
2. Articulo
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LLM
(Sesión 8. LLMs)
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