Programa Iberoamericano de Capacitación Docente del CIESI

DIPLOMADO: ESPECIALISTA HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INVESTIGACIÓN DOCENTE.

Seminario gratuito: El 11 de Junio.

Inicio de clases: 13 de Junio

Informes e inscripciones AQUÍ 

 Contáctenos al correo:  cursos@ciesi.net / fares.aguirre@gmail.com

I.- SEMINARIO GRATUITO:

• Módulo I: Fundamentos de inteligencia artificial (IA) y machine Learning (ML)
• Módulo II: Configuración del entorno y herramientas de trabajo
• Módulo III: Preprocesamiento de datos: - Widgets disponibles en la herramienta para visualizar los datos. - Métodos disponibles para realizar la imputación. - Detección de valores atípicos: ¿qué método? - Cómo realizar la normalización de variables. - Nuestro primer script simple de Python que realiza la detección de valores atípicos.
• Módulo IV: Selección de variables: - Fundamentos teóricos para la selección de variables en el ML.. - Cómo ver las estadísticas de características de su conjunto de datos - Visualización de datos (gráficos de líneas, gráficos de series de tiempo). - Herramientas para la selección de variables (matrices de correlación, diagrama de tamiz, gráficos de dispersión y gráficos de proyección lineal).
• Módulo V: Regresión lineal: - Fundamentos teóricos. - Regresión lineal usando “learners”. - Regresión lineal: entrenamiento y validación mediante pliegues. - Lasso, Ridge y red elástica en regresión lineal - Comparación del rendimiento de las diferentes técnicas.
• Módulo VI: Técnicas de clasificación y agrupamiento: - Introducción a las técnicas de clasificación y agrupamiento. - Cómo funcionan los algoritmos de árboles de decisión. - Aprendiendo kNN a través de un ejemplo sencillo. - Explicación de k-medias - ¿Qué es la "Matriz de Confusión"?
• Módulo VII: Algoritmos para clasificación y regresión: - Introduction a Random Forest, Support Vector Machine (SVM) y Redes Neuronales (NN).
• Módulo VIII: Pronóstico de series de tiempo: - Introducción al pronóstico de series de tiempo. - Fundamentos y aplicaciones prácticas de las series de tiempo. - Estacionalidad y los tipos de estacionalidad (aditivo, etc.). - ¿Qué es un modelo ARIMA? - Redes Neuronales para el pronóstico de series de tiempo.
• Módulo IX: Estudios de caso / Proyecto personal
  •          Estudio de caso 1: clasificación de imágenes
  •          Estudio de caso 2: clasificación mediante un modelo de cascada simple.
  •          Estudio de caso 3: Transformación de variables
  •          Estudio de caso 4: scripts para la visualización de variables (mapa de calor, histograma, gráfico de violín, winsorización interactiva
  •          Proyecto personal

Becas:

El CIESI otorgará 100 becas parciales del 90% del valor del diplomado a los interesados que lo soliciten a través del formulario de inscripción. 
Requisitos:
Debido a la emergencia sanitaria el CIESI.net, para esta convocatoria, ha suprimido los requisitos de postulación a la beca. Accediendo automáticamente las 100 primeras solicitudes, a través del formulario de inscripción. 

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INFORMES E INSCRIPCIONES:

• Centro Internacional de Estudios Interdisciplinarios
• Whatsapp: +51 981747462
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• Web: www.ciesi.net        

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