Con el incremento en la disponibilidad de datos provenientes de diversas fuentes, se ha prestado mayor atención a diversas disciplinas impulsadas por datos, como la analítica y el aprendizaje automático. En este curso, pretendemos introducir algunos de los conceptos básicos del aprendizaje automático desde una perspectiva matemáticamente bien fundamentada.
Cubriremos los diferentes paradigmas de aprendizaje y algunos de los algoritmos y arquitecturas más populares utilizados en cada uno de estos paradigmas.PÚBLICO OBJETIVO:
Este es un curso electivo. Destinado a estudiantes avanzados de pregrado/posgrado.
BE/ME/MS/PhDPREREQUISITOS:
Asumiremos que los estudiantes saben programación para algunas de las asignaciones.Si los estudiantes han realizado cursos introductorios sobre teoría de la probabilidad y álgebra lineal sería útil. También revisaremos algunos de los temas básicos en las primeras dos semanas.APOYO DE LA INDUSTRIA:
Cualquier empresa en el dominio de análisis de datos/ciencia de datos/big data valoraría este curso.
