ABIERTA
11
personas
Aula de Software Libre Enviado por p92camcj hace 4 años
Talleres de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sesión 1: visualización, aprendizaje supervisado y métodos de evaluación.

Probablemente te sonarán términos como aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial, Big Data, Deep Learning… La ciencia de datos es un conjunto de técnicas enfocadas a la extracción de conocimiento a partir de datos ya sea para explicarlos, descubrir relaciones entre ellos, predecir valores o clasificar patrones. Dentro encontramos técnicas que se han hecho muy populares como el aprendizaje automático, o machine learning, que se resume como la habilidad de un programa para aprender de los datos.

¿A quién va dirigido?

A estudiantes de tercer o cuarto curso de ingeniería informática esté interesado en acercarse al mundo del aprendizaje automático y a la resolución de problemas enfocados desde una perspectiva práctica. O aquellos que habiendo asistido a los talleres previos de iniciación, mantengan el entusiamo por aprender, que a fin de cuentas es lo único necesario para realizar esta serie de talleres.

No son necesarios muchos conocimientos previos, no obstante se recomienda echar un vistazo a las diapositivas empleadas en la parte teórica del taller.

No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula, de hecho es la opción más recomendable.

¿Qué contenidos se darán en este taller?

Durante el taller de iniciación se vieron de forma sutil algunos de estos apartados, ahora será el momento de verlos en profundidad y despacio, de forma que cada participante pueda asimilar a su ritmo toda la información.

  1. Introducción a aprendizaje automático en Python
  2. Herramientas científicas en Python
  3. Representación y visualización de datos
  4. Aprendizaje supervisado: entrenamiento y test
  5. Aprendizaje supervisado: clasificación 
  6. Aprendizaje supervisado: regresión 
  7. Caso de estudio - Supervivencia en el Titanic 
  8. Validación cruzada y métodos de evaluación de rendimiento 
  9. Selección de parámetros, validación y test 

¿Cuándo y dónde?

El próximo viernes 6 de abril 2018. De 16.00h a 20.00h en el aula S1 del edificio Ramón y Cajal del Campus de Rabanales.

¿Por qué se hacen estos talleres?

Este taller se engloba en el marco del proyecto de innovación docente "Uso de la plataforma de simulaciones predictivas Kaggle para la adquisición de competencia relacionadas con el perfil profesional Científico de Datos en asignaturas del grado en ingeniería informática".

Este es el primero de una serie de talleres donde se pretenden enseñar de forma muy personalizada las destrezas y competencias necesarias para afrontar un problema real o de competición del mundo de la Ciencia de Datos.

Plazas ilimitadas
ABIERTA
22
personas
Aula de Software Libre Enviado por cc0gobas hace 4 años
Hackathon de programación de bots

El sábado 17 de marzo se celebrará el hackathon de programación de bots en la Facultad de Medicina y Enfermería, en la sala de uso múltiples 2.

El horario es:
9.30 Recepción
10.00 Inicio
11.00 Desayuno
13.00 Videoconferencia GSOC
14.00 Descanso Almuerzo
15.00 Continuación
18.00 Descanso Merienda
20.15 Presentación proyectos
21.00 Cierre

22 plazas
ABIERTA
22
personas
Aula de Software Libre Enviado por cc0gobas hace 4 años
Taller de programación de bots (preparación para el hackathon)

El próximo martes 13 de marzo, a las 16 horas, en el aula P1 del edificio Ramón y Cajal, se hará un taller para demostrar lo sencillo que es programar un bot de Telegram con python.

El taller está recomendado para los que luego vayan a venir al hackathon el sábado 17 de marzo (la inscripción se abrirá en otra actividad a lo largo del día). No es imprescindible pero sí aconsejable.

Contenido del taller:

- Creación de un bot y ejecución en línea
- Despliegue de bots en heroku
- Consulta de APIs de terceros para su uso con bots

24 plazas
ABIERTA
25
personas
Aula de Software Libre Enviado por cc0gobas hace 4 años
Curso básico de LaTeX

Actualización (19/03/2018): La actividad se pasa a gestionar por el Coordinador. Se celebrará el próximo martes 10 de abril, de 16 a 19 horas, en el aula P1 del edificio Ramón y Cajal.

En varias asignaturas en el Grado de Ingeniería Informática se recomienda utilizar el lenguaje de composición de texto LaTeX, pero resulta algo complejo de utilizar al principio.

Por eso pedimos desde 3º (aunque en 2º también se pide) que se organice un curso.

35 plazas
ABIERTA
28
personas
Aula de Software Libre Enviado por p92camcj hace 4 años
Introducción práctica a la ciencia de datos y al aprendizaje automático (Python)

Probablemente te sonarán términos como aprendizaje automático (machine learning), inteligencia artificial, Big Data, Deep Learning… La ciencia de datos es un conjunto de técnicas enfocadas a la extracción de conocimiento a partir de datos ya sea para explicarlos, descubrir relaciones entre ellos, predecir valores o clasificar patrones. Dentro encontramos técnicas que se han hecho muy populares como el aprendizaje automático, o machine learning, que se resume como la habilidad de un programa para aprender de los datos.

Este taller es la continuación práctica de la primera sesión, impartida por el Dr. Javier Sánchez Monedero. Esta sesión también será impartido por él y Julio Camacho Cañamón.

¿A quién va dirigido?

A cualquier estudiante o personal de la UCO que esté interesado en acercarse al mundo del aprendizaje automático y a la resolución de problemas enfocados desde una perspectiva práctica.

No son necesarios muchos conocimientos previos, no obstante se recomienda echar un vistazo a las diapositivas empleadas en la primera parte del taller.

No es necesario llevar ordenador portátil, se podrán usar los ordenadores del aula.

¿Cuándo y dónde?

El próximo viernes 9 de marzo 2018. De 16.00h a 19.00h en el aula S1 del edificio Ramón y Cajal del Campus de Rabanales.

35 plazas