Curso-Taller en Introducción al Aprendizaje de Máquina-Escuela de Verano en Inteligencia Artificial

Modalidad: Presencial

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Objetivo general

Conocer, a diferente nivel, las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para el desarrollo de aplicaciones a nivel de la industria, móviles y juegos, estimulando el fortalecimiento de la comunidad de profesionales en IA.

Metodología

Se empleará un método de enseñanza basado en proyectos. Este método significa que el participante tendrá experiencia práctica para investigar y relacionarse con las aplicaciones de IA, mientras explora activamente una aplicación y responde a cuestiones clave y preguntas relacionadas con ella. Con el apoyo de su tutor, compañeros de estudios y expertos de la industria, iniciará su conversión en un experto en IA.

Bloque temático

  1. Pre-procesamiento y aprendizaje no supervisado
  2. Árboles de decisión, métricas de evaluación.
  3. Regresión lineal y logística
  4. Redes neuronales y bibliotecas para desarrollo
  5. Deep learning, aplicaciones
  6. Optimización de redes, auto-tuning.

Dirigido a

  • Desarrolladores de juegos industriales, diseñadores, programadores y profesionales, pero también para estudiantes de posgrado en juegos, inteligencia artificial, diseño, interacción hombre-computadora e inteligencia computacional.
  • Escolares de secundaria y estudiantes de primeros ciclos de pregrado que desean iniciarse en el mundo de la Inteligencia Artificial.
  • Estudiantes o desarrolladores de software que poseen experiencia en el desarrollo de aplicaciones con lenguajes de programación.
  • Estudiantes de último ciclo y desarrolladores experimentados en el desarrollo de técnicas de IA, o machine learning tradicional.

Certificaciones

Certificado

Asistencia de al menos 75% y aprobar el curso con al menos once de nota (11).

Constancia de participación

Asistencia de al menos 75%, no aprobar el curso.

Inversión económica

S/ 700

Profesores

César Armando Beltrán Castañón

Doctor, Universidad de Sao Paulo, Brasil, 2007.

Lidera proyectos de innovación tecnológica orientados a resolver problemas con la aplicación Machine Learning. Sus líneas de investigación son: Machine Learning, Data Analytics, Deep Learning, Visión computacional, procesamiento de imágenes, algoritmos de recuperación de imágenes por contenido, Bioinformática, computación de alto desempeño.

Rodolfo Moisés Mercado Gonzales

Bachiller en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería.

Miembro del Grupo de Inteligencia Artificial PUCP (IA-PUCP), orientado a la investigación sobre Procesamiento de Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático. Jefe de Práctica, de cursos como Algoritmia, Lenguaje de Programación 1 y Aplicaciones de Ciencias de la Computación, en la sección de Ingeniería Informática de la PUCP. Asimismo es entrenador de los principales equipos de programación competitiva de la Universidad Nacional de Ingeniería y de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.

Gerardo Erick Lopez Sanchez

Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática e Ingeniero Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María, Valparaíso-Chile.

Experiencia en docencia universitaria y en temas de investigación, siendo sus áreas de interés el Análisis Predictivo, Series Temporales, Aprendizaje Automático (Machine Learning), Reconocimiento de Patrones y Estadística Computacional.

Actualmente es consultor de analítica cumpliendo el rol de científico de datos en la consultora Kin Analytics.

Robert Alonso Aduviri Choque

Bachiller en Ingeniería Informática en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), con un año de intercambio académico en la Universidad de Sao Paulo (Brasil) y la Universidad de Calgary (Canadá) en programas de Ciencias de la Computación.

Investigador en el Grupo de Inteligencia Artificial PUCP, con énfasis en proyectos de Data Mining, Machine Learning y Deep Learning, y jefe de práctica en cursos de Análisis de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial en el Departamento de Ingeniería de la universidad.

Más información

Kathia Paredes
626-2000 anexo 4899

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Área temática:

Ingeniería

Organizado por:

Escuela de Posgrado

Sede:

Campus PUCP

Provincia:

Lima

Numero de vacantes:

25