Información Institucional.
- Titulo: Machine Learning
- Programa del que depende: Maestría en Ingeniería Electrónica
- Modalidad: Presencial
- Duración: 24 horas
- Jornada: Diurna y Nocturna
- Fechas y horario: El curso se desarrollará del 25 al 29 de junio de 2019 en el campus de la Escuela, de martes a viernes de 5:00 a 9:30 p.m. y el sábado de 7:00 a.m. a 1:00 p.m.
- Inscripciones: Hasta el 20 de junio de 2019
La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.
Presentación.
El curso apunta a desarrollar habilidades en Machine Learning usando métodos como teoría de aprendizaje computacional e inteligencia artificial para extraer relaciones previamente desconocidas de grandes bases de datos.
Beneficios.
Entendimiento de herramientas y técnicas de análisis de datos.
Complemento a los cursos ofrecidos en el énfasis en Analytics (programas de Ingeniería Industrial y Matemáticas).
Objetivos.
1. Sintetizar redes neuronales y métodos basados en árboles para extraer relaciones de bases de datos previamente desconocidas.
2. Evaluar el método apropiado de Machine Learning basado en el tipo de datos y problema por desarrollar.
3. Analizar de manera crítica la efectividad de los métodos de Machine Learning.
Perfil del aspirante.
Estudiantes de últimos semestres de pregrado y de maestría, profesores y profesionales interesados en las temáticas del curso.
Metodología.
Cada día se dividirá en dos sesiones: los conceptos fundamentales se presentarán en la primera sesión, y en la segunda parte, que se llevará a cabo en el laboratorio, se aplicarán los conceptos adquiridos. Para esto, se usarán herramientas tales como R y Python.
La discusión se enriquecerá con numerosos ejemplos del mundo real, y se desarrollarán ejercicios para fortalecer habilidades en los temas abordados.
Duración
Este curso se desarrollará de forma intensiva a lo largo de cinco días calendario, para un total de 24 horas presenciales.
Certificación
La Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará certificados de este curso así:
De asistencia a quienes se inscriban por educación continuada y participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90% de las sesiones programadas.
De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado y/o posgrado de la Escuela que deben realizar su inscripción por Servicios Académicos de la Escuela, en este enlace.
De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado y/o posgrado de la cualquier universidad del país que se hayan matriculado como estudiante visitante o de intercambio. Para inscribirse como estudiante visitante o de intercambio, es necesario enviar la solicitud por escrito, indicando la Universidad de origen y el programa que cursa a la Oficina de Relaciones Internacionales
Contenido temático.
1. Introducción a Machine Learning.
2. Redes neuronales y Deep Learning.
3. Metodología de árboles de decision.
4. Aprendizaje no supervisado.
Descuentos.
5% por pronto pago hasta el 10 de mayo de 2019.
5% para empresas que envíen tres o más participantes.
10% para afiliados de la Caja de Compensación Familiar Colsubsidio.
15% para graduados de la Escuela.
Nota: los descuentos no son acumulables.
Formas de pago.
CONSIGNACIÓN LOCAL Y NACIONAL: Imprimir el recibo de pago, previa inscripción en la página web y realizar el pago en efectivo o cheque (local, de gerencia, personal o empresarial a nombre de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito) en el Banco Davivienda, Banco de Occidente o Banco Corpbanca.
PAGOS EN CAJA DE LA ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERÍA: Imprimir el recibo de pago, previa inscripción en la página web. Podrá realizar la cancelación en la Caja, ubicada en el Bloque A Primer Piso, en horario:8:00 a.m. a 12:00 m. y de 1:00 a 4:00 p.m. El pago lo podrá realizar en cheque y tarjetas débito y/o crédito.
PAGOS VÍA INTERNET: El pago se realiza por PSE, previa inscripción a través de la página web.
PAGOS MEDIANTE FACTURA: Enviar un correo electrónico solicitando la elaboración de la factura. Vuelta correo electrónico se le enviará la información y documentación que se requiere para generarla. Para empresas del Estado deberán adicionar el certificado de disponibilidad presupuestal.
PARA FINANCIACIÓN CON ENTIDADES AUTORIZADAS: Dirigirse a la Oficina de Apoyo Financiero a Estudiantes, bloque A primer piso.
Formalización de la Inscripción.
Una vez efectuado el pago, la persona debe formalizar su inscripción presentando el comprobante (consignación bancaria o recibo de caja) en la Oficina de Educación Continuada (bloque A, segundo piso), en Bogotá. También puede escanear su comprobante y enviarlo
Reembolsos: en caso de que la persona inscrita no pueda participar, debe solicitar por escrito el reembolso mediante una carta dirigida a la Unidad de Gestión Externa. Se devolverá el 90 % del valor cancelado y se aplicarán el procedimiento y las normas pertinentes. Una vez que se inicie el programa, no habrá reembolsos.
