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En 2019, el Ciclo de Cursos Especiales comprenderá los siguientes eventos:

  • Imparcialidad en el aprendizaje automático
  • Analítica del comercio electrónico con R
  • Fundamentos de Machine Learning (ML)
  • Procesamiento de Lenguaje Natural para la toma de decisiones en las organizaciones

Información general

  • Para Konradistas: $100.000
  • Público externo: $200.000
  • Fecha límite de pago: 17 de Noviembre de 2019
  • Fechas: Del 25 al 29 de Noviembre
  • Horarios: de 6:00 p.m -  9:30 p.m

Profesores

  • Isabel Valera. PhD - Max Planck Institute for Intelligent Systems
  • Juan Carlos Correa. PhD - Fundación Universitaria Konrad Lorenz
  • Jorge Camago. PhD - Fundación Universitaria Konrad Lorenz
  • Arles Rodríguez. PhD - Fundación Universitaria Konrad Lorenz

 

Comité Organizador

  • Alejandro Cárdenas-Avendaño
  • Carlos Díez

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Cursos

Fundamentos de Machine Learning (ML)

  • Conceptos de ML
  • Aprendizaje supervisado: Clasificación y regresión
  • Aprendizaje no supervisado: Agrupamiento, reducción de la dimensionalidad y análisis de tópicos latentes
  • Evaluación de modelos de ML

Procesamiento de Lenguaje Natural para la toma de decisiones en las organizaciones

  • Conceptos de NLP
  • Pre-procesamiento y reprensentación de texto
  • Análisis de sentimientos
  • Identificación de entidades en texto
  • Construcción automática de resúmenes de texto
  • Retos y tendencias de la analítica de datos en la industria
  • Caso práctico aplicado a la industria en toma de decisiones

Imparcialidad en el aprendizaje automático

  • Introducción a la imparcialidad en el aprendizaje automático: perspectivas sociales, legales y técnicas
  • Definiciones de imparcialidad
  • El costo de la imparcialidad y la imposibilidad de los resultados
  • De las definiciones a los mecanismos

Analítica del comercio electrónico con R

  • Introducción a R y Rstudio
  • Recolección de datos automatizada y su relación con HTML y CSS
  • Pre-procesamiento y limpieza de datos
  • Exploración de datos
  • Visualización de datos
  • Contraste de hipótesis
Publicado por Fundación Universitaria Konrad Lorenz El día 09/02/2019 Enlace permanente Comentarios (0)