¡Inscripciones abiertas!

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Martes 8 de octubre.

DIRECTORA
Dra. Ana Carolina Maldonado.

DOCENTES.
Dra. Ana Carolina Maldonado
Lic.y Doctora en Matemática (UNC). Diplomada en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones, (FaMAF- CCTC y CCAD). Docente e investigadora (IUCBC y UNC). Coordinadora de proyectos en la Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones (UNC).

Dra. Valeria Soledad Rulloni
Lic. en Matemática (UNC). Magíster en Estadística Aplicada (UNC). Doctora en Ciencias de la Ingeniera (UNC). Docente e investigadora (UNC).

ACTIVIDAD ARANCELADA. CUPOS LIMITADOS.

Inscripciones aquí

CURSADO

MODALIDAD: 
Presencial en el IUCBC. Av. Naciones Unidas 420 Bº Parque Vélez Sarsfield, Córdoba. Cómo llegar.

CURSADO: 
Martes de octubre y noviembre de 16 a 20 horas.

DURACIÓN:
2 meses.

CARGA HORARIA:
50 horas en total.

DESTINATARIOS

Estudiantes de Doctorado en Ciencias Biomédicas (IUCBC) y de Doctorados de Ciencias Médicas, Ciencias Químicas, Neurociencias, Ciencias Biológicas y doctorados afines.

INSCRIPCIÓN

Las personas interesadas deberán completar el formulario de pre-inscripción on-line disponible AQUÍ donde deberán cargar la siguiente documentación:
-frente y dorso del DNI.
-frente y dorso del título de grado.

TEMARIO

Inteligencia Artificial.
Diferentes abordajes del concepto de Inteligencia Artificial. Definición de Aprendizaje Automático. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado. Ejemplos y Aplicaciones. Introducción a la Programación en Python-Librerías más usadas. Numpy, Pandas, Matplotlib y Scipy-Scikit Learn. Aplicaciones.

Datos.
Base de datos estructurada. Análisis Exploratorio de Datos. (EDA). Información y delimitación del problema a trabajar. Tipos de variables: continuas, discretas, categóricas. Datos 1D, 2D, 3D. Conceptos estadísticos (media, desvío, valores máximo y mínimo, datos atípicos, correlación entre variables). Distancia vs similaridad. Visualización. Gráficos. Interpretaciones.

Aplicación con software.

Aprendizaje Automático.

Concepto general de Aprendizaje Automático.

Aprendizaje Supervisado.
Concepto de Aprendizaje Supervisado. Datos etiquetados. Clasificación vs Predicción numérica. Modelos clásicos. Regresión lineal, y logística. K-Nearest-Neighbor. Decision Trees. Random Forest. Nociones de ANN. Datos de entrenamiento test y validación Métricas. Evaluación del desempeño del modelo.

Aprendizaje No Supervisado.
Concepto de clustering o agrupamiento. Modelos clásicos. k-means, k-modes. Mean-shift. Evaluación del desempeño. Interpretación de los agrupamientos. Métricas.

Descargar programa y cronograma AQUÍ.

ARANCELES

Nacionales: $ 68.000,00. Que se podrá abonar en dos cuotas de $34.000 cada una en octubre y noviembre. 
Extranjeros: U$S 60,00.
Estudiantes del Doctorado del IUCBC: aranceles según valores de la carrera.

CERTIFICACIÓN 

Cumplidos los requisitos de asistencia y aprobación del curso se otorgará un certificado de aprobación otorgado por el Instituto Universitario de Ciencias Biomédicas de Córdoba.

Más información

Doctorado en Ciencias Biomédicas (Res. Min. 2413/20)

Consultas

doctorado@iucbc.edu.ar