Objetivo: Entender cómo es el funcionamiento del aprendizaje máquina. Se entenderán los problemas de Machine Learning supervisado y no supervisado y sus diferentes técnicas para comprobar la calidad de dichos modelos orientados a la investigación científica.
Facilitadores: Dr. Miguel Enríquez Vargas
Doctor en Ciencias enfocado en la correlación en simulaciones numéricas. Con experiencia docente en IronHack y Dev.F, también es Profesor Adjunto en la UNAM. Ha contribuido a investigaciones con el sondeo de galaxias DESI y el impacto de la no-Gaussianidad primordial para entender el Universo temprano y su relación con las observaciones del presente.
Duración: 20 horas
Fechas del Curso: Del 11 de marzo al 31 de mayo de 2024.
Modalidad: En línea
Inscripción: http://tiny.cc/24i
Costos:
- Público en general: $1,200.00
- Egresadas o egresados UAM y docentes de otras UAM: $720.00
- Gratuito para profesorado y Alumnado UAM Cuajimalpa
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