Curso de Capacitación en Aplicación de Redes Neuronales en Series de Tiempo con R y Python (Síncrono)

MODALIDAD:
Virtual
DURACIÓN:
30 horas
Próximamente

Introducción a series temporales Modelos AR, MA, ARMA
Modelos integrados ARIMA, estacionalidad, SARIMA
Modelos de series con regresores exogenos, Modelos SARIMAX
Series de tiempo múltiples utilizando R y Python (keras, tensorflow y skneuralNetworks)
Introducción a redes neuronales tipo perceptrón multicapa
Forecasting con Redes Neuronales
Redes tipo recurrentes aplicado a series de tiempo
Redes tipo LSTM

14/01/2026

ANA MORENO ALAMO

Estudios concluidos de Doctorado en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de São Paulo, Brasil, Beca CAPES. Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de São Paulo, Brasil, Beca CAPES. Posgrado a tiempo completo en Microelectrónica, Señales Analógicas Mixtas, DIseñadora de CIs. Programa Nacional de entrenamiento, CI BRASIL, Beca CNPQ. Perteneció al GIDEMS-PUCP, dirigido por Bruno Castillón Lévano y a E-BIO dirigido por Rocío Callupe Pérez. Tesis sobresaliente en Ingeniería Electrónica PUCP. Pregrado en Ingeniería Industrial en la PUCP.

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