Machine Learning con Python
Fundamentación
Las técnicas de Inteligencia Artificial y la analítica de datos son hoy una temática de alta demanda en empresas y centros de investigación. En particular, en la zona de influencia hay grandes centros generadores de datos que pueden tratarse con estas técnicas como ser: Aeropuertos militares y civiles, talleres de ferrocarriles, empresas de desarrollo tecnológico, movimientos masivos de pasajeros, entre otros.
Duración 64 hs. Cátedra
Modalidad Presencial
Inicio Abril
Cursada Sábados de 10 a 13 hs.
Requisitos Conocimientos básicos de Python
Certificación UTN
Arancel Consultar
Docente
Jorge Kamlofsky es Licenciado en Matemática con una Maestría en Tecnología Informática (y Doctorando). Es docente de Algebra y Geometría Analítica en esta regional. Hasta 2022 se desempeñó además como docente de Data Science en Coderhouse, y de la materia de grado “Inteligencia Artificial” en la UAI (Universidad Abierta Interamericana). Actualmente colabora en un proyecto de investigación utilizando analítica de datos para ayudar a determinar causales del Cáncer. Trabajó como Data Scientist entre 2019 y 2022 en la empresa Nybble y actualmente trabaja para la empresa Neoris en diversos proyectos de Machine Learning. Mariano Andere es Profesor de Física con conocimientos avanzados en
ciencias de la computación y analítica de datos. Actualmente es estudiante de Ingeniería Mecánica en UTN-FRH. Se desempeñó como Docente de Matemática y Física en los Seminarios de Ingreso en los años 2022 y 2023 en UTN-FRH. Actualmente es coordinador de tutores pares y Docente Ayudante de 2da de Algebra y Geometría Analítica.
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Objetivo
Objetivo general: Presentar a la comunidad de nuestra regional acerca de conceptos, métodos y alcances del uso de técnicas de inteligencia artificial. Objetivo específico: Capacitar a Docentes e investigadores de la regional para
obtener resultados avanzados a partir de su data mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial.
Programa
Un abordaje general de las técnicas de aprendizaje automático más usadas mediante el lenguaje Python. El curso se dispone en 4 unidades:
