Descripción del Curso

En esta especialización se iniciará aprendiendo los fundamentos básicos del machine learning para poder evaluar el rendimiento de los algoritmos de regresión y clasificación que serán estudiados, luego se estudiaran algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado que utilizaremos para analizar múltiples casos de estudio. En el modulo dos se iniciara analizando los principales algoritmos de Deep learning que nos servirán para el desarrollo de algoritmos de visión por computadora, luego se aprenderán diversos algoritmos y se verificara su funcionamiento sobre múltiples Datasets, finalmente se aprenderá a desplegar en diferentes dispositivos los modelos creados con el objetivo de optimizar su rendimiento.

¿Para quién es este curso?

-Ingenieros, técnicos, estudiantes de ingeniería que deseen aprender desde cero los fundamentos de la electrónica analógica y digital.

Requisitos del participante

El curso está diseñando de manera que se adapta a personas con cero conocimientos en electrónica y programación.
Contamos con la experiencia brindando capacitaciones de calidad en el sector académico e industrial.
Garantizamos tu aprendizaje empleando las últimas herramientas de software y hardware!

Fechas y Horarios

CAPACITACIÓN ONLINE

Las clases se impartirán en la modalidad online con una duración de 30 horas cronológicas.

CAPACITACIÓN PRESENCIAL

Las clases se impartirán en la modalidad presencial, con una duración de 30 horas cronológicas. Por esta modalidad los alumnos podrán realizar prácticas en nuestra empresa en horarios previamente coordinados. Las clases serán desarrolladas en nuestro local ubicado en Av.Perú 1716-San Martín de Porres, Lima-Perú.

 

Proyectos a desarrollar

  • Fundamentos de la electricidad y la electrónica
  • Análisis de la corriente alterna y continua
  • Uso del multímetro, osciloscopio y diferentes instrumentos de medida
  • Manejo del simulador isis proteus 8.8 Manejo del simulador multisim
  • Aplicaciones con diodos, transistores y relays. Sensores y actuadores
  • Manejo de quartus prime Lite, ISE y FPGA D10Lite de INTEL-ALTERA Uso de la AMIBA 2 spartan 6 de INTESC
  • Aplicaciones digitales-analógicos
  • Detección de fallas en componentes electrónicos-eléctricos
 

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