Profesor: Juan Manuel López PhD

Las técnicas de aprendizaje automático o Machine Learning son utilizadas ampliamente en la actualidad y se centran en que las máquinas (computadoras) sean capaces de aprender reglas de regresión y de clasificación, por sí mismas, sin que estas reglas sean descritas explícitamente por parte del programador. Dichas técnicas están en muchos sistemas utilizados en la cotidianidad, desde reconocimiento de voz y de texto hasta detección de correos maliciosos. En el área de las señales biomédicas, las técnicas de aprendizaje automático encuentran especial aplicabilidad a través de sistemas para ayuda diagnóstica como segmentación de anomalías en imágenes médicas, sistemas de mejoramiento de calidad de vida como anticipación de crisis de epilepsia y otras áreas de investigación que incluyen la detección de intensión de movimiento, identificación de rostros, identificación de pensamientos, entre otras.

A través de este curso, los estudiantes aprenderán las principales técnicas de aprendizaje automático. La primera parte del curso trata brevemente sobre el procesamiento de señales y la extracción de características. La segunda parte busca el acercamiento con técnicas de aprendizaje supervisado: redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Luego se discutirán técnicas de aprendizaje no supervisado que incluyen algoritmos de agrupamiento (clústering), reducción de dimensionalidad y una introducción a boosting. Al final del curso, se abordarán temáticas actuales, especialmente las relacionadas con Aprendizaje Profundo (Deep Learning).