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7 May 2020

Taller gratuito: Introducción al Machine Learning el próximo 9 de mayo

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Este próximo sábado 9 de Mayo por la tarde estaré entreteniéndome un poco con el taller gratuito Introducción al Machine Learning al que asistiré y que se ofrece desde el Centro de Graduados de la Facultad de Ingeniería, dictado por el ingeniero Ariel Alegre.

Si bien para llegar a comprender todo su contenido me falta “recorrer un camino” y soy consciente de ello, toda actividad que esté relacionada con la AI (Artificial Intelligence) me interesa y participo, ya que estoy estudiando Programación en Python (justamente hoy comienza la primera clase de un segundo ciclo que estoy tomando) y el Programa de Estudio AiU Certified Tester in AI (CTAI).

Me sirve y de mucho ir complementando el contenido teórico del Programa de estudios con la programación en Python (codeando) y los talleres que vayan surgiendo para poder “aterrizar” los conceptos, como ser éste de ML.

Machine Learning

Seminario-Taller Gratuito
Modalidad: online
Sábado 9 de mayo de 14 a 18

Hay que tener instalado Anaconda Python 3.7

Machine Learning

ACTIVIDAD GRATUITA Y ABIERTA A TODA LA COMUNIDAD

Primera parte: seminario

* Machine Learning
* ¿Qué son los datos?
* La terminología de la Inteligencia Artificial
* ¿Qué hace una empresa de IA?
* Lo que Machine Learning puede y no puede hacer

Construyendo proyectos de Inteligencia Arificial

* Workflow de un proyecto de Machine Learning
* Workflow de un proyecto de Data Science
* Como elegir un proyecto de IA
* Trabajando con un equipo de IA
* Herramientas técnicas para equipos de IA

Construyendo Inteligencia Artificial en su empresa

* Ejemplos de roles en un equipo de IA
* El libro de jugadas (Playbook) de la transformación a la IA
* Trampas de la IA y cómo evitarlas
* Tus primeros pasos en la IA
* Principales aplicaciones de la IA
* Principales técnicas de la IA

Segunda parte: taller

* Las bibliotecas de Python para Machine Learning: Pandas, Numpy y Matpltlib.pyplot
* Python + Numpy: basics
* Preprocesamiento de datos con skearn
* Un primer modelo de Machine Learning

Sobre el docente: Ing. Ariel Alegre.

Ing. Civil de la UBA, especializado en Ing. de Sistemas. Es profesor en disciplinas industriales – PDI – UTN
Creador de la Tecnicatura Superior en Desarrollo de Software. Presidente fundador del Centro de Graduados FIUBA y Director de cursos de dicha institución. Se ha especializado hace tres años en el campo de la Inteligencia Artificial. Cursó las especializaciones en Deep Learning y TensorFlow in Practice de Coursera.
Es presidente de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada.

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Cualquier sugerencia o comentario que quieras hacerme, contactame en LinkedIn.

Muchas gracias por seguirme.

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