RedDOLAC - Red de Docentes de América Latina y del Caribe -

"Nadie enseña a nadie, con humildad para aprender, tod@s aprendemos de tod@s"

[Seminario gratuito] - INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INVESTIGACIÓN

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:

Como evento de lanzamiento y clase modelo hacemos la invitación a toda la comunidad Iberoamericana a inscribirse gratuitamente al SEMINARIO INTERNACIONAL ONLINE "HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INVESTIGACIÓN DOCENTE" a desarrollarse el día Sábado 11 de Junio a horas 06:30 PM (Hora de Lima Perú). La ponencia estará a cargo del tutor del Diplomado M.Sc. Ing. Larry Lugo Urribarrí. Prof. universitario de pre y posgrado. Científico de Datos graduado de la Universidad Jhons Hopkins. Embajador para Latinoamérica del Galilee International Management Institute (GIMI, Israel). Asesor de programas de posgrado en la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (UPTC).

II.- DIPLOMADO INTERNACIONAL:

Modalidad: Este programa se llevará a cabo a través de la plataforma virtual habilitada (Moodle); en la que, además, de entregar los trabajos de evaluación, se propondrán debates entre los participantes del programa, sobre la teoría expuesta, sobre temas de actualidad, nuevas tecnologías, etc. Adicionalmente una vez a la semana se realizarán clases en vivo a través de Zoom donde el tutor responderá a las dudas y cuestiones individuales o colectivas a través de esta plataforma.

Estructura Curricular:

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.

Solicitar inscripción y beca AQUÍ

INFORMES E INSCRIPCIONES: