Machine Learning Aplicado a la Metalurgia con Jupyter

4.5

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    25 Lecciones
    5 horas de contenido
    0 horas de práctica
    1 bono descargable
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    Temario del curso

    ✅ Módulo 1: Fundamentos y Herramientas
    5 sesiones
    1.1 Gemelo Digital Industrial
    11m 6s
    1.2 Pandas para Machine Learning
    14m 7s
    1.3 Gráficos con Matplotlib y Seaborn
    12m 27s
    1.4 NumPy, Scikit-Learn y SciPy
    12m 51s
    1.5 Reporte de Flotación
    6m 54s
    ✅ Módulo 2: Visualización y SVM en Flotación
    4 sesiones
    2.1 Gráficas Avanzadas con Matplotlib
    12m 29s
    2.2 Performance de Planta Flotación
    14m 48s
    2.3 Máquina Soporte Vectorial: Teoría
    11m 8s
    2.4 Máquina Soporte Vectorial: Ejercicio
    13m 13s
    ✅ Módulo 3: Selección de Variables y Recuperación
    4 sesiones
    3.1 Selección de Variables DOE
    14m 8s
    3.2 Diagrama Pourbaix: Aplicaciones
    10m 25s
    3.3 Modelo de Recuperación Mineral
    9m 15s
    3.4 Modelo de Recuperación: Ejercicio
    5m 13s
    ✅ Módulo 4: Granulometría, Energía y Desgaste
    5 sesiones
    4.1 Dispersión Múltiple Avanzada
    14m 17s
    4.2 Postprocesamiento DEM Práctico
    7m 15s
    4.3 Curvas de Distribución Granulométrica
    7m 35s
    4.4 Curva Granulométrica y Energía
    8m 4s
    4.5 Desgaste de Bola Molino
    8m 20s
    ✅ Módulo 5: Programación y Modelos
    4 sesiones
    5.1 Programación Orientada a Objetos
    7m 8s
    5.2 Clustering y K-Means
    10m 25s
    5.3 Perceptrón Multicapa Molino SAG
    7m 4s
    5.4 Solver por RC
    8m 11s
    ✅ Módulo 6: Repaso Integral Práctico
    3 sesiones
    6.1 Repaso Práctico Integral
    8m 43s
    6.2 MQTT Teórico-Práctico
    10m 13s
    6.3 MQTT: Señales con Red en RD y Ploteo
    9m 46s

    Bonos educativos

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    Preguntas y respuestas

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