Curso Introducción a machine learning

• Contar con conexión a internet de banda ancha.
• Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
• Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
• En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
• Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso.
• Disponer de materiales para tomar apuntes.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente, como mínimo, en el 90 % de las sesiones programadas.

• Introducción al ML y sus aplicaciones
• Conceptos básicos: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Resumen de algoritmos: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión

• Preprocesamiento de datos: limpieza, normalización y codificación.
• Técnicas de selección y extracción de características.
• Manejo de datos faltantes y valores atípicos.

• Modelos lineales: SVM, k-vecinos más cercanos
• Métodos basados en árboles: árboles de decisión, bosques aleatorios
• Métodos de conjunto: embolsado e impulso.
• Métricas de evaluación: exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1

• Técnicas de clustering: K-medias, clustering jerárquico
• Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
• Detección de anomalías

• Introducción a las redes neuronales
• Construcción de redes neuronales con TensorFlow o PyTorch.
• Redes neuronales convolucionales (CNN) para reconocimiento de imágenes
• Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos de secuencia

• Técnicas de validación cruzada
• Ajuste de hiper parámetros
• Estrategias de implementación del modelo.
• Consideraciones éticas en ML

• Aplicaciones de ML en el mundo real en diversas industrias.
• Proyectos prácticos y estudios de casos.
• Discusión sobre tendencias actuales y direcciones futuras en ML.

El curso se desarrollará entre el 5 y el 28 de noviembre de 2024, martes, miércoles y jueves de 6:00 p.m. a 9:00 p.m., en modalidad remota vía Microsoft Teams.

La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.