Nosotros Pregrado Postgrado Educación Continua Investigación Difusión
Contacto
Twitter Instagram LinkedIn Facebook YouTube Spotify
Menu
 
Close

Nosotros Dirección Coordinaciones Académicas/os Equipo Reconocimientos Campus Centro de Estudiantes Bolsa de Trabajo

Pregrado Nuestra Carrera Malla Curricular Admisión Académicas/os Equipo

Postgrado Magíster en TI Magíster en Ciencias Doctorado Becas Tesis de Doctorado Claustro Equipo Docente Protocolos Guía para el Estudiante

Investigación Líneas/Áreas Laboratorios Publicaciones Fondecyt Fondef Reportes Técnicos

Difusión Noticias Eventos Revista Videos
Twitter Instagram LinkedIn Facebook YouTube Spotify

Educación Continua

 Magíster en TI Diplomas Bootcamps Cursos Programas Corporativos Docentes Equipo
DCC | Programa del Curso: Machine Learning

Programa de Curso

Machine Learning

Código

CC66S

Créditos

3

Duración

24 HORAS

Valor Individual

30 UF

Objetivos

Al finalizar este curso se espera que los estudiantes entiendan los fundamentos del aprendizaje automático o “machine learning” y puedan aplicar métodos de clasificación y regresión a problemas reales. El curso tiene un enfoque práctico y se concentra principalmente en técnicas supervisadas.

Contenidos

  • Introducción a Machine Learning.
  • Regresiones lineales.
  • Regresión logística.
  • Árboles de decisión y Random Forest.
  • Support Vector Machines.
  • Ensambles de Clasificadores.
  • Reducción de Dimensionalidad.

Bibliografía

  • Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly Media, 2019.
  • Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.

Bibliografía

  • Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly Media, 2019.
  • Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006.

Profesores

Felipe Bravo Márquez

Felipe Bravo Márquez

Ver Cursos

Forma de Pago

  • Transferencia electrónica (hasta en 4 cuotas sin interés).
  • Tarjeta de crédito (hasta en 4 cuotas sin interés).

Cursos Relacionados

Redes Neuronales y Deep Learning
Segundo Semestre 2026
Algoritmos Evolutivos
Segundo Semestre 2026
Reconocimiento Visual con Deep Learning
Segundo Semestre 2026
Procesamiento de Lenguaje Natural
Segundo Semestre 2026
Inteligencia Artificial Generativa
Segundo Semestre 2026
Taller de Proyecto IA
Segundo Semestre 2026

Contacto

Ubicación

Departamento de Ciencias de la Computación
FCFM, Universidad de Chile

Beauchef #851, Edificio Norte, tercer piso, oficinas 326-327. Santiago

Correo

capacita@dcc.uchile.cl
Teléfono

+56 2 2978 4965

+56 9 8434 8251 WhatsApp

Dirección Coordinaciones Académicas/os Equipo Reconocimientos Campus Centro de Estudiantes Bolsa de Trabajo

Departamento de Ciencias de la Computación
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Universidad de Chile

Beauchef 851, Edificio Norte, Tercer Piso
Santiago, Chile. C.P. 837-0456
+562 2978 0652

contacto@dcc.uchile.cl

FCFM FCFM FCFM
Twitter Instagram LinkedIn Facebook YouTube Spotify
© 2022 Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile