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SUMMARY:Curso Crea y gestiona tu perfil de investigador (Biblioteca Universitaria)
DESCRIPTION:CINTECX en colaboración con la Biblioteca Universitaria os invitan a inscribiros en el curso ” Crea y gestiona tu perfil de investigador” \nEl uso de formas diferentes en el nombre personal del investigador/la o de su institución en las publicaciones científicas dificulta la recuperación en las bases de datos de sus firmas y de las citas recibidas y disminuye la visibilidad de su producción científica y lo de su institución. En consecuencia\, es necesario elegir una firma normalizada que identifique claramente al investigador/la y lo distinga de los demás. Tanto la normalización de la firma como el uso de identificadores son dos actividades esenciales para gestionar adecuadamente la identidad digital como investigador/la en el actual entorno de la investigación. \n \n🖋 Inscripciones: https://forms.gle/mcLsdk7FFB6Rf1v56\n \n🎯 Objetivos del curso \n> Comprender la importancia de la normalización de la firma científica y de la correcta gestión de la identidad digital en el actual entorno de la investigación.\n> Conocer los pasos para normalizar la firma científica y aplicar el Protocolo de normalización de la filiación institucional y del nombre personal en las publicaciones del personal vinculado a  la Universidad de Vigo.\n> Normalizar la firma en las bases de datos Web of Science y Scopus.\n> Crear y/o gestionar el ORCID ID y los perfiles WOS Researcher ID\, Scopus Author ID\, Google Scholar y Dialnet. \n👩‍🔬👨‍🔬 Destinatarios/as\nEste curso va dirigido preferentemente la personal docente e investigador del CINTECX sin conocimientos previos o con conocimientos básicos sobre perfiles de investigador/la (por ejemplo\, que no cuenten con el identificador ORCID ID o que necesiten completarlo y vincularlo con otros perfiles\, o bien que necesiten crear y gestionar otros perfiles como ResearcherID ( WoS)\, Scopus Author ID\, Google Scholar\, etc.). \n🖱 💻Metodología\nPlataforma de tele-formación MooVI y tutorías virtuales del Campus Remoto. \nLa metodología del curso combina contenidos teóricos y prácticos. Su contenido está estructurado en siete módulos\, que abarcan distintos aspectos relacionados con la creación y gestión del perfil de investigador/a. \nCada uno de los módulos se estructura en una introducción\, bloques de contenido\, una tarea práctica y/o un test de autoevaluación. En el módulo 2 habrá también un Foro evaluable. \nEl alumnado podrá en práctica los conocimientos adquiridos a través de ejercicios prácticos o test de autoevaluación. \nEl profesorado ofertará al alumnado que lo necesite\, sesiones de tutoría síncronas a través del Campus Remoto de la UVigo de carácter voluntario. \n📖 Programa \n>Módulo 0: La identidad digital del investigador/a\n>Módulo 1: La normalización de la firma científica\n>Módulo 2: Identificadores y perfiles de autor/a\n>Módulo 3: ORCID ID\n>Módulo 4: Scopus AuthorID\n>Módulo 5: WOS ResearcherID y Publons\n>Módulo 6: Dialnet y Google Scholar\n>Módulo 7: Estrategias para visibilizar la producción científica \n📆 Duración y Calendarización \n20 horas de carga de trabajo estimada repartidas entre el 16 de mayo al 30 de junio de 2022. \n \n📄 Evaluación y certificación \nEl alumnado que supere el curso recibirá un certificado de formación emitido por la Biblioteca Universitaria. \n⚠ Más información: cintecx.comunicación@uvigo.es
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SUMMARY:Curso introducción a las técnicas de Machine Learning en el ámbito de la Ingeniería
DESCRIPTION:En el ámbito de la investigación en Ingeniería\, es muy frecuente estar delante de un problema que puede ser vista desde el prisma de un problema de regresión y clasificación y\, a menudo\, se necesitan modelos complejos para poder resolver el problema que presenta una alta no linealidad. Por ello\, es necesario introducir los modelos de aprendizaje automático desde sus dos vertientes supervisado y no supervisado\, para poder dotar al alumnado de este curso de la capacidad de construcción y desarrollo de un modelo de Machine Learning. \nMETODOLOGÍA: \nEl curso se realizará preferiblemente presencial\, apoyándose en herramientas software Matlab. \nPLANIFICACIÓN: \nDía 1 (4 horas): Lunes 23 de Mayo – 16:00 – 20:00 horas\nIntroducción al Desarrollo de modelos de ML. Se estudiará aquellos conceptos básicos del problema de aprendizaje haciendo hincapié regresión y clasificación\, para poder desarrollar posteriormente un modelo de Machine Learning en lo que tiene que ver con metodología (train-validation-test)\, funciones de pérdida\, estrategias y algoritmos de entrenamiento\, cross validation y métricas de error. \nInscripciones: https://forms.gle/DXYLbvKAtMgZUJYu5
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DESCRIPTION:En el ámbito de la investigación en Ingeniería\, es muy frecuente estar delante de un problema que puede ser vista desde el prisma de un problema de regresión y clasificación y\, a menudo\, se necesitan modelos complejos para poder resolver el problema que presenta una alta no linealidad. Por ello\, es necesario introducir los modelos de aprendizaje automático desde sus dos vertientes supervisado y no supervisado\, para poder dotar al alumnado de este curso de la capacidad de construcción y desarrollo de un modelo de Machine Learning. \nMETODOLOGÍA: \nEl curso se realizará preferiblemente presencial\, apoyándose en herramientas software Matlab. \nPLANIFICACIÓN: \nDía 2 (4 horas): Martes 24 de Mayo – 16:00 – 20:00 horas\nModelos No Supervisados. Dentro de la tipología de modelos de ML\, los modelos no supervisados son los primeros que se deben abordar en los primeros análisis para poder determinar estructuras\, patrones\, etc… Así\, se abordarán los tres modelos más clásicos dentro de este prisma. \nInscripciones: https://forms.gle/DXYLbvKAtMgZUJYu5
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SUMMARY:Curso introducción a las técnicas de Machine Learning en el ámbito de la Ingeniería
DESCRIPTION:En el ámbito de la investigación en Ingeniería\, es muy frecuente estar delante de un problema que puede ser vista desde el prisma de un problema de regresión y clasificación y\, a menudo\, se necesitan modelos complejos para poder resolver el problema que presenta una alta no linealidad. Por ello\, es necesario introducir los modelos de aprendizaje automático desde sus dos vertientes supervisado y no supervisado\, para poder dotar al alumnado de este curso de la capacidad de construcción y desarrollo de un modelo de Machine Learning. \nMETODOLOGÍA: \nEl curso se realizará preferiblemente presencial\, apoyándose en herramientas software Matlab. \nPLANIFICACIÓN: \nDía 3 (4 horas): Jueves 26 de Mayo – 16:00 – 20:00 horas\nModelos Supervisados y Selección de modelo óptimo. Además de los no supervisados\, dentro de la familia de modelos de ML\, se pueden encontrar los modelos supervisados que son los que presentan mejores tasas de error. Así\, se presentarán los modelos más clásicos dentro de este enfoque enfrentando aquellos que tienen diferente arquitectura y algoritmia. Por último\, se estudiará el algoritmo necesario para poder llevar a cabo una comparativa de modelos para la selección del modelo óptimo\, minimizando la aleatoriedad de la selección del conjunto de validación \nInscripción:https://forms.gle/DXYLbvKAtMgZUJYu5
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