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.

METODOLOGÍA:

El curso se realizará preferiblemente presencial, apoyándose en herramientas software Matlab.

PLANIFICACIÓN:

Día 1 (4 horas): Lunes 23 de Mayo – 16:00 – 20:00 horas
Introducción 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.

Inscripciones: https://forms.gle/DXYLbvKAtMgZUJYu5