Técnicas Avanzadas de Machine Learning III: deep learning

Aprender a aplicar con R las principales técnicas de Aprendizaje automático en investigación científica, comprendiendo en profundidad cómo funcionan. El curso tiene una fuerte componente práctica (≈ 80%), con 82 ejercicios prácticos en total procedentes de investigaciones reales, cuya programación, resolución e interpretación se va viendo simultáneamente con la teoría.

Impartido por Manuel Mendoza García, Científico Titular del MNCN-CSIC

Requisitos: conocimientos básicos de R

Haber cursado el módulo Técnicas Avanzadas de Machine Learning I: árboles de decisión o alguno de los cursos ofertados en convocatorias anteriores, puesto que cada uno de ellos se apoya en los conocimientos del anterior. Los alumnos recientes pueden saltarse los dos primeros, para hacer el 3º, aunque el segundo está bastante ampliado y mejorado. Los alumnos que hicieron el curso de menos de 40 horas deberían hacer el 2, también, si quieren hacer el 3.

Dirigido a: investigadores de cualquier nivel académico.

Fechas: del 24 al 29 de noviembre de 2023  

Horario: 16:30 a 19:30h 

Lugar: presencial en la sala de juntas del MNCN y online a través de Zoom

Inscripción y más información en el siguiente enlace.