Material de las Clases

Trabajo Final:

La cátedra propone para la realización de las presentaciones el siguiente formato (estilo para Beamer - LaTEX):
Estilo_TSAM.zip (24/10/2007)
Descripción del TP Final
Video TP Final

Guias de Trabajos Prácticos:

Guia Nº 1:
tsam2018_tp01.pdf
Guia Nº 2:
tsam2020_tp02.pdf
Python Colab para el TP2 (crear una copia personal para poder guardar los cambios)
Video Presentación TP Nº 2
Video Intro Colab


Introducción:

Nociones preliminares, probabilidad y teoría de información: clase (act. 05/09/2016)

Clasificación estadística:

Análisis estadístico:

Métodos de proyección y PCA:

Análisis de componentes independientes (ICA)

Aprendizaje clásico:

Aprendizaje clásico y redes neuronales: clase (act. 12/10/2012)

Aprendizaje de datos secuenciales:

Redes Neuronales Dinámicas (p1): clase (act. 19/10/2012)

Redes Neuronales Dinámicas (p2): clase (act. 19/10/2012)

Modelos Ocultos de Markov: clase (act. 24/10/2010)

Aprendizaje basado en árboles:

Aprendizaje basado en árboles (parte 1): clase (act. 04/10/2016)

Aprendizaje basado en árboles (parte 2): clase (act. 04/10/2016)

Medidas de desempeño y Técnicas de validación:

Medidas de desempeño y técnicas de validación: clase (act. 08/11/2018)

Selección de características:

Técicnas de selección de características: clase (act. 08/11/2018)

Aprendizaje por refuerzo y Aprendizaje profundo:

Aprendizaje por refuerzo: clase (act. 29/10/2018)

Aprendizaje profundo: clase (act. 29/10/2018)

Aprendizaje basado en núcleos:

Máquinas de vectores soporte: clase (act. 02/11/2016)

Aplicaciones:

Aplicaciones a Bioseñales: descargar

Aplicaciones de HMM: descargar

Aplicaciones de Redes Neuronales: descargar

Preguntas acerca de Filosofia de la Inteligencia Artificial: Video de conferencia en Universidad Austral

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