Escuela de Verano

Curso intensivo e introductorio

Para la primera edición de la escuela de verano del RIIAA pretendemos ofrecer un curso intensivo de un día alrededor de conceptos básicos de machine learning (ML) y deep learning (DL).

Centraremos el curso alrededor de los datos utilizados para confirmar la existencia del Bosón de Higgs en 2014, intentando utilizar miles de muestras de datos multidimensionales para clasificar eventos del colisionador de partículas (LHC) como un Bosón o no.

Revisaremos múltiples modelos para classification:  regression logística, support vector machines, árboles de decisión, procesos gaussianos y redes neuronales, etc. además de métricas y técnicas comunes para estos problemas.

Aunque sólo estamos tratando problemas de clasificaciones, veremos cómo se relaciona con otros problemas discriminatorios (regression, multi-label classification, etc.) y modelos generativos.

Plan

  1. Análisis exploratorio de datos (EDA).
  2. Regression Logistica, cross validation, data-augmentation, metricas.
  3. Modelos en Scikit-learn.
  4. Redes neuronales con Keras + Tensorflow.
  5. Recomendaciones prácticas para proyectos de ML/DL/Datos.
  6. Panorama con Deep learning.

Requisitos para participar

No sabes usar python? Hay mutiples cursos enlinea gratuitos.

Le toma a un estudiante de secundaria en promedio 20 horas acabar el curso de codeacademy.

Github repo de codigo

Próximamente

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