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Noticias y Actividades

Publicado el 06/12/2018

IEEE AR CIS - Ciclo de Cursos Virtuales en Machine Learning
Iniciación técnica y práctica al aprendizaje automático

Se repetirá en 2019

Durante 2019 se repetirá el dictado del Ciclo de Cursos Virtuales en Machine Learning, y se ampliará el temario con clases adicionales a las dictadas durante 2018.
 
Este ciclo, organizado por CI2S Labs y los Capítulos Argentinos de la IEEE CIS Computational Intelligence Society y el IEEE CIS GTC Games Technical Committee, pretende cubrir con amplitud la problemática del tema.

Los cursos serán dictados por la Dra. Daniela López de Luise.
Cada uno de los cursos dura dos horas, se dictarán mensualmente en modalidad virtual, por Hangouts o similar, en diversos horarios y con repeticiones, y se podrá considerar el dictado en horarios alternativos.
En ellos se utilizan herramientas gratuitas o de bajísimo costo, porque no se promueven productos para la venta sino conocimientos que son universales.
Los cursos son arancelados, con cupo limitado.

Más información: Comunicarse por mail a daniela_ldl@ieee.org indicando “Ciclo ML” en  “Asunto/Subject”.

Temario resumido de los cursos dictados en 2018

 * * * * * Curso ML1
Taxonomía. Ejes problemáticos. Resolución de problemas. Paradigma de representación y búsqueda. Problemas de satisfacción / optimización. Representaciones. Métodos de búsqueda
Programación dinámica: TSP. Branch & Bound. Variantes taxonómicas. Métodos complejos. Conceptos básicos de KR&R. Fundamentos computacionales. Complejidad computacional del razonamiento. Eficiencia y exactitud.

* * * * * Curso ML2
Aprendizaje Automático VS (conocimiento + tarea + problema). Métodos de aprendizaje. Aprendizaje inductivo / deductivo. Aprendizaje supervisado / no supervisado. Aprendizaje empírico. Orientación al conocimiento. Tipos de sesgo. Introducción al WEKA.
Nota: Se recomienda disponer de WEKA.

 * * * * * Curso ML3
Justificación y definición. Funcionamiento del sistema experto. SE basados en reglas. Casos híbridos. Planificación y diseño. Areas aplicación. SW1-PROLOG. Ejercicios.

 * * * * * Curso ML4
Definiciones básicas de Lógica Difusa. Operadores. Conjuntos difusos. Variables difusas. Ingeniería de modelos difusos. Minería difusa. Introduccion al R. Ejercicios.

 

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