Temario del curso
Introducción
- Visión general del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático
- Aplicaciones clave en diversos campos
- Importancia del reconocimiento de patrones en la tecnología moderna
Teoría de la probabilidad, selección de modelos, teoría de la decisión e información
- Fundamentos de la teoría de probabilidades en el reconocimiento de patrones
- Conceptos de selección y evaluación de modelos
- Teoría de la decisión y sus aplicaciones
- Fundamentos de la teoría de la información
Distribuciones de probabilidad
- Visión general de las distribuciones de probabilidad comunes
- Papel de las distribuciones en el modelado de datos
- Aplicaciones en el reconocimiento de patrones
Modelos lineales para regresión y clasificación
- Introducción a la regresión lineal
- Comprensión de la clasificación lineal
- Aplicaciones y limitaciones de los modelos lineales
Redes neuronales
- Fundamentos de las redes neuronales y el aprendizaje profundo
- Entrenamiento de redes neuronales para reconocimiento de patrones
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Métodos de núcleo
- Introducción a los métodos de núcleo en el reconocimiento de patrones
- Máquinas de soporte vectorial y otros modelos basados en núcleo
- Aplicaciones en datos de alta dimensionalidad
Máquinas dispersas de kernel
- Comprensión de los modelos dispersos en el reconocimiento de patrones
- Técnicas para la dispersión del modelo y regularización
- Aplicaciones prácticas en el análisis de datos
Modelos gráficos
- Visión general de los modelos gráficos en el aprendizaje automático
- Redes bayesianas y campos aleatorios de Markov
- Inferencia y aprendizaje en modelos gráficos
Modelos de mezcla y EM
- Introducción a los modelos de mezcla
- Algoritmo de Esperanza-Maximización (EM)
- Aplicaciones en agrupamiento y estimación de densidad
Inferencia aproximada
- Técnicas para inferencia aproximada en modelos complejos
- Métodos variacionales y muestreo de Monte Carlo
- Aplicaciones en el análisis de datos a gran escala
Métodos de muestreo
- Importancia del muestreo en los modelos probabilísticos
- Técnicas de Monte Carlo por cadenas de Markov (MCMC)
- Aplicaciones en el reconocimiento de patrones
Variantes latentes continuas
- Comprensión de los modelos de variables latentes continuas
- Aplicaciones en reducción de dimensionalidad y representación de datos
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
Datos secuenciales
- Introducción al modelado de datos secuenciales
- Modelos ocultos de Markov y técnicas relacionadas
- Aplicaciones en análisis de series temporales y reconocimiento de voz
Combinación de modelos
- Técnicas para combinar múltiples modelos
- Métodos de conjunto y boosting
- Aplicaciones para mejorar la precisión del modelo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la estadística
- Familiaridad con el cálculo multivariable y álgebra lineal básica
- Alguna experiencia en probabilidades
Audiencia objetivo
- Analistas de datos
- Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales
Testimonios (3)
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
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Trabajando desde principios fundamentales de manera enfocada y pasando a aplicar estudios de caso en el mismo día
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
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Que se estuviera aplicando datos reales de la empresa. El formador tenía un enfoque muy bueno al hacer que los participantes colaboraran y competieran.
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