Curso de Posgrado: “Fundamentos matemáticos del aprendizaje automático (ML: Machine Learning) ?

Director responsable: Dr. Edgardo Javier Trenti

Cuerpo docente: Dr. Edgardo Javier Trenti y Mag. Gustavo Ramiro Rivadera

Fines y Objetivos: En los últimos años la cantidad de datos recolectados desde sitios de internet, aplicaciones móviles y aplicaciones tradicionales ha crecido exponencialmente. Analizar los mismos para convertirlos en información requiere de la intervención de algoritmos que permitan, no sólo manejar grandes volúmenes de datos, sino también aprovechar el conocimiento subyacente que estos puedan proporcionar. El análisis sobre un conjunto de datos para observar la factibilidad de que los mismos puedan conducir al aprendizaje de alguna característica particular, y que la misma se pueda generalizar sobre nuevas entradas, requiere de un fuerte soporte matemático.

Metodología: La modalidad será presencial teórico-práctica, cada clase consistirá en cuatro horas teóricas y dos horas prácticas, con el complemento de dos horas práctica no presenciales para el desarrollo de un proyecto transversal.

Duración y distribución horaria: 80 horas distribuidas en 10 semanas.

Conocimientos previos necesarios: Se requiere conocimientos de probabilidades y estadística, cálculo básico y nociones de programación.

Carrera de posgrado a la que está dirigida: Maestría en Matemática Aplicada.

Dirigido a: Licenciados en Matemática, Licenciados en Análisis de Sistemas, Licenciados en Física, Licenciados en Química y Alumnos de la carrera de Maestría en Matemática Aplicada.

Sistema de Evaluación: Se deberá asistir al 80% de las clases teóricas y prácticas.
Se extenderá certificado de aprobación a quienes cumplan los requisitos de asistencia y superen la evaluación final que consistirá en un examen teórico-práctico y la presentación del proyecto concluido.

Lugar y fecha de dictado: Departamento de Informática, Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de Salta, a partir del 11 de diciembre de 2017.

Sistema de Evaluación: Se deberá asistir al 80% de las clases teóricas y prácticas.
Se extenderá certificado de aprobación a quienes cumplan los requisitos de asistencia y superen la evaluación final que consistirá en un examen teórico-práctico y la presentación del proyecto concluido.

Cupo máximo: 16 personas.

Arancel: sin arancel

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