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Facultad de
ExtensionUniversitaria
De lunes a viernes de 9:00 a 18:00 Hs.
WhatsApp: 011 2660-3030
INFORMES
Universidad Abierta Interamericana (UAI)
Curso introductorio de Machine Learning con ejemplos en Python
TECNOLOGÍA INFORMÁTICA
2021
Duración:18 horas (en 6 días 1 clase semanal de 3 horas).
Días y horarios:
Del 20 de agosto al 4 de septiembre de 2021.Viernes de 19:00 a 22:00 Hs.
Modalidad y localización:Modalidad online.Plataforma ZOOM.
Aranceles:Externos:Matrícula: $1.000.-Contado: $11.250.- o 2 cuotas de $6.250.-
Comunidad UAI:Matrícula: $1.000.-2Contado: $7850.- o cuotas de $4.375.-
Requisitos de admisión:Acceso a computadora con Internet. Conocimiento general de programación. Conocimiento básico matemáticas nivel secundario. Conceptos de gra�cación en coordenadas Cartesianas.
Dirigido a:Responsables de análisis de mercados. Profesionales de I+D de ciencias de la salud, seguridad de la información e industria. Personas interesadas en tecnologías innovadoras. Personas con curiosidad sobre tecnologías de gran impacto.
Evaluación formativa:Las clases se complementan con un cuestionario y prácticas que le permitirán al estudiante autoevaluar su avance.
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Fundamentación:
La Inteligencia Arti�cial (IA) es uno de los grandes temas de la ciencia que impacta más fuertemente a todos los campos de nuestra vida y que, además, se muestra como de enorme aplicación ya y en un futuro inmediato. Se trata básicamente de obtener mecanismos inteligentes que colaboren con nuestras tareas justamente con aquello que nos da una ventaja diferencial como humanos, nuestra inteligencia. Dentro de la IA, Machine Learning (ML) o sea “máquina que aprende” es una aplicación inmediata y con la que ya tratamos cotidianamente cuando nos recomiendan una serie para ver, un libro similar al que compramos o nos da una idea del valor de una propiedad que queremos vender. Una aplicación muy exitosa de ML son los �ltros de spam que han tenido una espectacular mejora desde los primeros días en que solo buscaban algunas características de los correos y por tanto eran fácilmente burlados a los actuales, que presentan una gran adaptabilidad y e�cacia. No es arriesgado predecir que todas las actividades van a estar relacionadas más o menos intensamente con IA y ML y predecir es justamente una de las posibilidades de esta tecnología.Un campo con tal importancia no puede ser ignorado por quienes deseen participar en desarrollos relacionados con tecnologías avanzadas y es por ello por lo que se propone este curso.
Objetivos:• Presentar las bases de Machine Learning como una tecnología perfectamente abarcable.• Realizar prácticas con ejemplos en Python3 con Jupyter notebook.
Diseño curricular:1. Generalidades de IA y ML. 2. Regresión. 3. Clustering. 4. Sentiment Analysis. 5. Reconocimiento de imágenes. 6. Futuro del ML.
Metodología:6 clases Teórico-Practicas online de 3 Hs. c/u.
Teoría: Presentación del tema y respuesta a preguntas. Práctica: En clases 2, 3, 4 y 5 se aplicarán los conocimientos teóricos en Python (Jupyter Notebook).
Recursos académicos:Cada estudiante debe tener acceso a: • Computadora con Windows o IOS (las prácticas se implementarán en Windows 10). • Acceso a Internet. En la primera clase se explicará la instalación del software necesario. Todos los softwares empleados son de libre uso.
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Impacto:Modi�car la visión de las tareas habituales de un desarrollo laboral al presentar la opción del uso de sistemas de informatizados para resolver tareas antes destinadas exclusivamente a personas.
A cargo de:Ing. Marcelo Semería: Docente UAI. Ingeniero. Telecomunicaciones.
Contacto: [email protected]
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