El curso práctico de Machine Learning es un curso introductorio de carácter práctico que presentará los principales conceptos y técnicas del Aprendizaje Automático.
Debido a la influencia de diversos campos como la inteligencia artificial, la estadística y la econometría, este curso mostrará un enfoque integrador que permitirá a los asistentes tener las bases para especializarse en otros temas, por ejemplo como el Deep Learning.
El curso está pensado para público profesional que esté interesado en la materia. No obstante, para un buen aprovechamiento del curso se recomienda tener conocimientos de programación, en particular en el lenguaje Python.
El curso incluye casos y ejemplos de diversas aplicaciones del entorno económico y financiero. Por eso, se recomienda que los asistentes estén familiarizados con los conocimientos básicos de este entorno.
El curso tiene un enfoque principalmente práctico con el objetivo que los asistentes puedan:
1. Introducción al Machine Learning
2. Técnicas de Clasificación
3. Técnicas de Regresión
4. Ingeniería de Características
5. Meta-clasificadores y Machine Learning en Finanzas
6. Técnicas de Clustering
7. Otros Temas de Machine Learning
El curso tiene una duración de 21 horas. Se imparte en sesiones de 3 horas donde el profesor expondrá los conocimientos teóricos necesarios y luego presentará los ejemplos prácticos implementados en notebooks de Python.
Por esta razón se recomienda que los asistentes tengan conocimientos de programación, y que preferiblemente estén familiarizados con el lenguaje de programación Python.
También se presentarán y discutirán ejercicios no resueltos para que el alumno pueda desarrollar sus habilidades con la práctica de diferentes problemas.
Al finalizar el curso, se entregará un certificado de asistencia a aquellos alumnos que acudan a más del 75% de las sesiones.
TOMÁS DE LA ROSA TURBIDES Doctor en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid. Más de 10 años de experiencia como investigador en planificación automática y machine learning. Más de 15 publicaciones científicas en revistas y congresos en el área de inteligencia artificial. También ha participado en proyectos de transferencia tecnológica con financiación nacional y europea. Actualmente trabaja en BME en el equipo de innovación de inteligencia artificial. |
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