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.