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Eventos

Aquí podrán encontrar información sobre los próximos eventos de la escuela.

Calendario

Temario: Bootcamp

Bloque 1: Aprendizaje automático para series temporales.

 

Día 1: Conceptos básicos de Machine Learning

  • Introducción al Aprendizaje automático

  1. Presentación inicial, motivación y experiencia de los participantes

  2. Introducción al aprendizaje automático

  3. Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

  4. Ejemplos prácticos

  • Aprendizaje supervisado (modelos paramétricos)

  1. Ejemplos de algoritmos: linear regression, logistic regression, support vector machines, redes neuronales

  2. Ejercicios / laboratorio

  • Aprendizaje supervisado (modelos no paramétricos).

  1. Árboles de decision, boosting, bagging y random forests.

  2. Ejercicios / laboratorio

  • Aprendizaje no supervisado

  1. El algoritmo de k-medias y variantes

  2. Clustering jerárquico

  3. Determinando el número de clusters

  4. Ejercicios/laboratorio

Dia 2: Forecasting

  • Time series (conceptos básicos)

  • Les outils classiques del pronosticador

  • Previsiones discrecionales

  • Exponential smoothing

  • Modelos ARIMA

  • Consideraciones prácticas de las técnicas

Bloque 2: Álgebra Lineal Numérica y Procesamiento de Señales Digitales.

Día 3:

  • Álgebra de Matrices

  • Precisión, memoria y velocidad computacional

  • Parallelizations

  • Modelizacion con SVD y NMF

  • Randomized SVD

  • PCA robusto

Día 4:

  • LU factorization

  • Multiplicación de matrices en bloque

  • Broadcasting

  • Sparse Storage

  • Adquisición comprimida para escaneos CT

  • Polynomial features

  • Implementación de regresiones lineales