Cursos de Reconocimiento de Patrones

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Código del Curso

datamodeling

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Comprensión de las estadísticas
  • Familiaridad con el cálculo multivariante y el álgebra lineal básica
  • Alguna experiencia con probabilidades

Descripción General

Este curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos.

Audiencia

  •      Analistas de datos
  •      Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales

Programa del Curso

Introducción

Teoría de la probabilidad, selección del modelo, teoría de la decisión e información

Distribuciones de probabilidad

Modelos lineales para regresión y clasificación

Redes neuronales

Métodos Kernel

Máquinas kernel esparcidas

Modelos gráficos

Modelos de mezcla y EM

Inferencia aproximada

Métodos de muestreo

Variables latentes continuas

Datos secuenciales

Combinando modelos

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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