Este taller tiene una duración de 12 semanas. Las clases se impartirán en línea a través de ZOOM, los lunes, miércoles y viernes de 2:00 pm a 3:30 pm. El curso se impartirá del 23 de septiembre al 13 de diciembre del 2024
Este taller consta de tres partes:
Parte I: Inferencia en modelos probabilísticos.
En esta parte veremos razonamiento probabilístico, conceptos básicos de grafos, redes bayesianas.
Parte II: Aprendizaje en modelos probabilísticos.
En esta segunda parte del taller nos centraremos en métodos estadísticos para máquinas de aprendizaje, aprendiendo como inferencia, aprendiendo con variables ocultas, selección bayesiana de modelos.
Parte III: Máquinas de aprendizaje.
Finalmente, en esta última parte nos centraremos en modelos bayesianos lineales, modelos mixtos, modelos lineales latentes, y modelos de capacidad latentes.
En cada parte veremos los fundamentos teóricos, acompañados con ejemplos, ejercicios y prácticas en Python. En Python aprenderemos a utilizar las librerías scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas y matplotlib, entre otras.