Fundamentos de Machine Learning
FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

Horario: lunes de 18.30 a 21.30
Comienzo: lunes 9 de septiembre
Horas: 18 en seis clases de tres horas
Lugar: sede Lima del Centro de Graduados FIUBA - Lima e Hipólito Yrigoyen - CABA

HIPÓLITO YRIGOYEN 1144 - PRIMER PISO - OFICINA 3

Arancel: $4.900
Precio abonando antes del 26 de agosto: $3.900

TRAETE TU NOTEBOOK PARA CODEAR

La Inteligencia Artificial y, en particular, el Machine Learning, es un paradigma que está afectando progresivamente a nuestra sociedad, en especial en lo que respecta al tratamiento de un conjunto creciente de información que comienza a
estar disponible por la digitalización. Aparecen nuevos desafíos y problemas, que no pueden ser resueltos por los métodos tradicionales de la matemática y su resolución comienza a moverse hacia nuevos rumbos, de la mano de la estadística y del creciente poder de los procesadores digitales.
Surge así el concepto de Data Science.
Como resultado, se crean algoritmos como si fuesen las nuevas máquinas, ya no de vapor, sino de datos, de la revolución actual.

En este curso aprenderás a:

Entender el tipo de problemas que se resuelven con Inteligencia Artificial.
Interpretar conceptos necesarios de estadística para abordar problemas.
Conocer los principales tipos de algoritmos que se usan en Machine Learning
Reconocer los tipos de condicionamiento previo de datos necesarios para
Machine Learning.
Trabajar en Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python,
Anaconda, Jupyter Notebook y las librerías de Machine Learning.
Conocer el flujo de trabajo de Inteligencia Artificial usando Machine Learning.

PRÁCTICAS EN CLASE ::
En este curso se aprenderá lo necesario para identificar problemas y obtener soluciones. Se comenzará, mediante ejemplos simples, a entender los fundamentos De Machine Learning y recorreremos su ciclo de trabajo. Finalmente se presentarán los tipos de problemas más comunes, conjuntamente con las familias de algoritmos
más utilizados.

Salida laboral:

Saldrás convertido en un Data Trainée con bases sólidas, imprescindibles para poder realizar cursos avanzados de Inteligencia Artificial y así convertirte en un futuro “Ninja” de datos.

Sin requisitos previos.

Este curso está orientado a todos aquellos que quieran tener a la oportunidad de ser protagonistas de la Revolución de la Inteligencia Artificial que promete cambiar, una vez más, el rumbo de la historia laboral de la humanidad.

1 La IA como Revolución Social e Industrial

¿Cómo va a afectar la IA la vida de las personas?
Sesgo: Cuando el conocimiento humano es una desventaja.
Los mejores y más recientes avances en Inteligencia Artificial.
Cómo la inteligencia artificial cambiará el concepto del trabajo.
Un nuevo mundo lleno de oportunidades y desafíos.
Salidas laborales en IA.

2 PREPROCESAMIENTO DE DATOS

Los datos y sus estadísticas
Datos faltantes
Valores categóricos
Normalización
Breve historia de la IA. Teoría de la información.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
¿Qué es Machine Learning?
¿Porqué ML es el futuro?
Flujo de trabajo de Machine Learning: Preparación de los datos, representación

3 MODELOS Y TIPOS DE ALGORITMOS

Aprendizaje supervisado y no supervisado
Aprendizaje reforzado
Algoritmos de clasificación y de regresión
Algoritmos de clustering
Tipos de tareas
Tipos de modelos
Evaluación de resultados
Criterios de elección de los algoritmos

4 APRENDIZAJE SUPERVISADO: ALGORITMOS DE REGRESIÓN

Modelos de regresión
Regresión lineal
Regresión polinómica
Support Vector Regression
Árboles de regresión
Random forest
Variables dummy
Métodos para construir un modelo

5 APRENDIZAJE SUPERVISADO: ALGORITMOS DE CLASIFICACIÓN

Principales algoritmos:
Regresión Logística
Árboles de decisión classifier
Naïve Bayes
K Nearest Neighbors (kNN)
Support Vector C
Ensambles (combinación de algoritmos)
Teorema de Bayes


6 APRENDIZAJE NO SUPERVISADO: ALGORITMOS DE CLUSTERING

Clustering con K-Means
Clustering Jerárquico

* Lo que quedó en el tintero.

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