Preparación y dictado de clases prácticas del módulo con el título mencionado. Posteriormente, colaboración en la corrrección de los exámenes correspondientes.

Curso presencial. El curso tiene una carga horaria de 20 hs de teoría y 20 hs de práctica. Los exámenes se preveen en las dos semanas posteriores al dictado del curso. Se presentan los siguientes conocimientos: a) Fundamentos estadísticos de aprendizaje automático; b) Regularización; c) Máquinas de vector soporte en espacios de Hilbert; d) Detección de puntos atípicos; e) Aprendizaje semi-supervisado.

Informática y Comunicaciones

INFORMATICA-INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ROBOTI

Industrial

Investigación y desarrollo experimental en el campo de la ingeniería y la tecnología

Reconocimiento de patrones
Aprendizaje automático
Detección de fallas

Se presentan los siguientes conocimientos: a) Introducción a los modelos probabilísticos; b) Simulación estocástica y métodos Monte Carlo; c) Cadenas de Markov en tiempo discreto; d) Procesos Markovianos; e) Procesos de Poisson y de renovación; f) Aplicaciones en ingeniería.

Preparación y dictado de clases prácticas del módulo con el título mencionado. Posteriormente, colaboración en la corrrección de los exámenes correspondientes. Curso presencial. El curso tiene una carga horaria de 20 hs de teoría y 20 hs de práctica. Los exámenes se preveen en las dos semanas posteriores al dictado del curso.

Informática y Comunicaciones

INFORMATICA-INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ROBOTI

Industrial

Investigación y desarrollo experimental en el campo de la ingeniería y de las ciencias exactas y naturales

Procesos estocásticos
Modelos estocásticos
Análisis de confiabilidad