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Comienza 4 July 2025 01:07

Termina 4 July 2025

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Introducción al Aprendizaje Automático - Clase 1

Explore los aspectos fundamentales del aprendizaje automático con el reconocido instructor Ralf Eichhorn. En esta clase inaugural, profundice en los principios esenciales y conceptos clave que sustentan el fascinante campo del aprendizaje automático. Organizado por la Escuela de Física Biológica y Simulaciones Biomoleculares, esta sesión es pe.
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Resumen

Explore los aspectos fundamentales del aprendizaje automático con el reconocido instructor Ralf Eichhorn. En esta clase inaugural, profundice en los principios esenciales y conceptos clave que sustentan el fascinante campo del aprendizaje automático.

Organizado por la Escuela de Física Biológica y Simulaciones Biomoleculares, esta sesión es perfecta para principiantes que desean entender lo básico y ampliar su conocimiento. Disponible en YouTube, este curso está categorizado bajo Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, ofreciendo valiosos conocimientos para futuros aprendices.

Programa de estudio

  • Introducción al Curso
  • Panorama de Aprendizaje Automático
    Objetivos y Resultados del Curso
    Introducción al Instructor: Ralf Eichhorn
  • Fundamentos del Aprendizaje Automático
  • Definición y Tipos de Aprendizaje Automático
    Conceptos Clave: Características, Etiquetas y Modelos
  • Panorama de Algoritmos de Aprendizaje Automático
  • Aprendizaje Supervisado
    Aprendizaje No Supervisado
    Aprendizaje por Refuerzo
  • Comprensión de los Datos en Aprendizaje Automático
  • Tipos de Datos: Estructurados vs. No Estructurados
    Técnicas de Preprocesamiento de Datos
    Selección e Ingeniería de Características
  • Evaluación y Validación del Modelo
  • Métricas Clave: Precisión, Exactitud, Sensibilidad, Puntaje F1
    Técnicas de Validación Cruzada
  • Introducción a la Física Biológica y Simulaciones Biomoleculares
  • Relevancia del Aprendizaje Automático en Física Biológica
    Casos de Estudio: Aplicaciones en Simulaciones Biomoleculares
  • Herramientas y Software
  • Introducción a Bibliotecas Populares de Aprendizaje Automático
    Configuración de un Entorno de Aprendizaje Automático
  • Sesión Práctica y Demostración
  • Modelos Simples de Aprendizaje Automático: Ejemplo Práctico
    Uso de R o Python para Implementar Modelos Básicos
  • Discusión y Preguntas y Respuestas
  • Resumen de Conceptos Clave
    Espacio Abierto para Preguntas y Discusión
  • Comentarios Finales y Próximos Pasos
  • Lecturas y Recursos Recomendados
    Oportunidades de Aprendizaje Futuro y Cursos Avanzados

Asignaturas

Ciencias de la Computación