Cronograma

Semana Fecha Temas Responsables Enlaces
1 04/09/20 Introducción: Nociones de Probabilidad y Teoría de Información
Clasificación estadística: aprendizaje supervisado paramétrico, no paramétrico y no supervisado.
L. Rufiner
C. Martínez
Video de la Clase
Videos
2 11/09/20 Análisis estadístico: PCA. L. Di Persia Video 1
Video 2
Video 3
Video 4
Clase de Coloquio
3 18/09/20 Aprendizaje clásico: Redes Neuronales Estáticas, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, K-means, Mixtures of Gaussians, Classifier Ensembles D. Milone Intro ANN
RBF y SOM
Naive Bayes y KNN
Ensambles
Clase de Coloquio
4 25/09/20 Análisis estadístico: ICA. Factorización de Matrices No-negativas L. Di Persia Video 1
Video 2
Video 3
Video 4
Video 5
Slides
Clase de coloquio
5 02/10/20 Modelos Ocultos de Markov discretos y continuos. D. Milone Videos
Clase de Coloquio
6 09/10/20 Aprendizaje basado en árboles L. Rufiner Videos
7 16/10/20 Redes Neuronales Dinámicas L. Rufiner Videos
Videos
Clase de Coloquio
8 23/10/20 Introducción al Aprendizaje Profundo
Elección de artículos para trabajo final.
Entrega de informe de la primera parte del TP N°1.
L. Rufiner Video 1
Video 2
Video 3
Video 4
9 30/10/20 Aprendizaje basado en núcleos: Máquinas de vector soporte G. Schlotthauer Video
Slides
10 06/11/20 Aprendizaje por refuerzo
Métodos de Selección de características
G. Stegmayer.
L. Vignolo.
Slides RL
Video RL
Slides FS
Video FS 1
Video FS 2
Video FS 3
Video FS 4
11 13/11/20 Medidas de desempeño y técnicas de validación L. Vignolo. Video
Slides
12 20/11/20 Aplicaciones de Aprendizaje Maquinal G. Stegmayer.
13 27/11/20 Aplicaciones de Aprendizaje Maquinal L. Di Persia.
14 04/12/20 Entrega de informe de la segunda parte del TP N°1.
Entrega de informe del TP N°2 completo.
15 11/12/20 Trabajos finales: presentación Todos

La planificación detallada correspondiente al cursado 2020 se puede descargar de la página de inicio del sitio.

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