Acerca del curso
Objetivos
Que el alumno:
- Conozca los fundamentos teóricos de las técnicas más utilizadas y los avances recientes en el área del aprendizaje maquinal.
- Comprenda su significado a los efectos de la correcta implementación de los algoritmos.
- Identifique la utilidad de estas técnicas para su aplicación en problemas reales.
- Desarrolle habilidad para la lectura fluida y comprensiva de publicaciones científicas actuales sobre el tema.
Conocimientos previos requeridos
Nociones en:
- Inteligencia computacional.
- Algebra lineal.
- Fundamentos de sistemas y señales.
- Probabilidad y estadística.
- Lenguajes de programación.
Carga horaria
En horas de dictado efectivo:
- Teoría: 60 horas.
- Coloquio y/o Práctica en el aula o laboratorio: 30 horas.
- Duración total: 15 semanas, (clases de 4 horas semanales).
Forma de evaluación
Cantidad y tipo de exámenes parciales:
- No se tomarán exámenes parciales.
- El alumno deberá presentar el 100% de guías de práctica resueltas.
Trabajo final y examen oral:
- El trabajo final consistirá en la reproducción de los resultados de un trabajo publicado en una revista científica internacional oportunamente acordado con los profesores. Deberá entregarse un informe escrito y se deberá realizar una defensa oral del mismo. El examen final consistirá en al menos 3 preguntas de distintas unidades temáticas, que deberán responderse oralmente y con los correspondientes desarrollos teóricos en el pizarrón.
