Curso Intensivo en Línea de Machine y Deep Learning con Enfoque Analítico-Práctico

Curso Intensivo en Línea de Machine y Deep Learning con Enfoque Analítico-Práctico

  • Horario: Lunes, miércoles y viernes de 18:00 a 20:00
  • Inversión: $50
  • Modalidad: virtual
  • Duración: 34 horas

Objetivo del curso: 

Fomentar en los participantes el entendimiento teórico-práctico de las nuevas herramientas y técnicas usadas en aplicaciones de Machine Learning, generando de esta manera la inquietud sobre las tecnologías basadas en Inteligencia Artificial con tendencia global y aplicación local.

Alcance del curso:

  • Caracterizar el problema fundamental de Machine Learning y resumir la potencialidad de herramientas computacionales utilizadas en casos de estudio y proyectos de aplicación.
  • Proveer conceptos relacionados con algebra matricial (y tensorial), inferencia Bayesiana, y optimización en procesos de tipo multi-dimensional que usualmente son utilizados en algoritmos de Machine Learning basados en aprendizaje supervisado y no-supervisado.
  • Dar las facilidades y pautas para que el participante sea capaz de implementar algoritmos de Machine Learning de manera transversal a la naturaleza de la información. Crear código ejemplo para soluciones didácticas de visión artificial en procesamiento de imágenes, procesamiento de voz, texto y datos en general.
  • Diferenciar entre problemas de clasificación y predicción. Entender el uso de métricas para evaluar desempeño en problemas de clasificación y predicción. Usar Análisis de datos, y en particular matrices de confusión y tablas de elevación para evaluar problemas de clasificación.
  • Generar en el participante la idea de selección de las herramientas de Machine Learning frente al tipo de aplicación. Dar a conocer el mejor ajuste del modelo en base a data de entrenamiento, validación, prueba, y desempeño del modelo de predicción.

Público objetivo: 

Estudiantes, profesores e investigadores que buscan entender algunos conceptos de soporte relacionados con aprendizaje de máquina, y que requieran aplicar en distintas áreas del saber. Por ejemplo, Ciencia de la Computación, Ingeniería en Industrias (Agrícola, Pesquera, Florícola, y de la Construcción), Ciber Seguridad, Visión por Computador, Mecatrónica, Robótica, Percepción, Control, y otras áreas.

Instructor: Javier Prado

Ingeniero en Electrónica y Control en la Escuela Politécnica Nacional (EPN), Quito, en el año 2010. Entre el 2011-2012, fue profesor auxiliar del laboratorio de Física de la EPN, Quito, Ecuador. Entre el año 2011 y 2014, ejerció el cargo de investigador principal en el área de Guiado, Navegación y Control de UAVs en el Centro de Investigación y Desarrollo de la Fuerza Aérea Ecuatoriana (CIDFAE). Se recibió de Doctor en Ingeniería Electrónica en la Universidad Técnica Federico Santa María, Chile, en el año 2019. Ha recibido varios galardones en concursos nacionales de robótica y por la participación en el proyecto de aviones no-tripulados de la FFAA. Actualmente es investigador visitante en el laboratorio de Sistemas Inteligentes y Robótica de la Universidad Politécnica Nacional.

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