Introducción al Aprendizaje Automático - Clase 1

Resumen

Sumérgete en los fundamentos del aprendizaje automático con Ralf Eichhorn, explorando conceptos y principios clave en esta sesión introductoria de la Escuela de Física Biológica y Simulaciones Biomoleculares.

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