Tópicos Avanzados en Ciencia de Datos - Machine Learning¶
Docente: William D Romero Serrano
Repositorio del curso: https://gitlab.com/bivl2ab/academico/cursos-uis/la-conga-machinelearning/la-conga-machinelearning-student
Colaboratory (Google)¶
Vamos a utilizar la plataforma de google para editar, compartir y correr notebooks: Colaboratory
- Necesitas una cuenta de gmail y luego entras a drive
- Colaboratory es un entorno de notebook de Jupyter gratuito que no requiere configuración y se ejecuta completamente en la nube.
- Usaremos parte de la infraestructura de computo de google... gratis! (máximo procesos de 8 horas)
- Con Colaboratory, puedes escribir y ejecutar código, guardar y compartir análisis, y acceder a recursos informáticos potentes, todo gratis en tu navegador.
- También puedes usar los recursos de computador Local.
Talleres (Problemsets)¶
Los talleres pretenden ser una herramienta practica para afianzar los conocimientos desarrollados durante las clases. En general se presentan como un conjunto de ejercicios que serán desarrollados individualmente por los estudiantes. Cada taller esta escrito como un notebook para la validación automática. Se pueden hacer tantos intentos como se quieran y unicamente la última respuesta será tomada en cuenta. Cada uno de los talleres se desarrollará dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Calendario y plazos¶
SESSION 1 SESSION 2
Semana 1 Intro-ML [Pres] Intro ML-class [N1]
Semana 2 ML Clas metric [N2] Machine Learning Methods [N3]
Semana 3 ML Clas metric [N2] Machine Learning Methods [N3]
Semana 4 ML Regression ML Regression
Semana 5 DL-intro-Grad DL-intro-forward
Semana 6 DL-intro-Back DL-DNN-aplications
Semana 7 DL-DNN-aplications DL-DNN-aplications
videos de clase¶
Enlace a lista de reproducción en canal Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLGC_ZB9twAHvD-CiQDhHfJ8iUutJRSrdG