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Cursos de Machine Learning y Deep Learning en la FCEN

Los mismos serán dictados en colaboración con el Instituto Humai y se dictarán de manera virtual sincrónica, compuestos por cinco cursos modulares con una carga horaria de 160 horas reloj. El curso de Machine Learning empieza el 14/6, la Facultad ofrecerá 10 cupos gratuitos para sus miembros.

imagen Cursos de Machine Learning y Deep Learning en la FCEN

Se ofreceren 10 cupos gratuitos para miembros de la FCEN para realizar alguno de los cursos que ofrece el Instituto Humai. Los/as interesados en realizar algún curso deben primero completar el formulario de la FCEN para la evalucación de postulaciones. Una vez realizada la evaluación se informará por correo a las/los seleccionados.

El machine learning es la disciplina que estudia cómo generar aplicaciones que resuelvan problemas sin necesidad de programar las soluciones explícitamente. En la actualidad, este tipo de programas son cada vez más relevantes en prácticamente todas las disciplinas y ámbitos, debido a la creciente disponibilidad de datos, capacidad computacional y sofisticación de los algoritmos

El próximo cuso a realizarse es el de Machine Learning, el cual inicia el 14 de junio, posee una carga horaria de 160 horas reloj, y se compone de cinco módulos:

  • Aprendizaje Automático (Machine Learning): 47hs
  • Aprendizaje Profundo (Deep Learning): 26hs
  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): 34hs
  • Procesamiento de Imágenes (Computer Vision): 26hs
  • Inteligencia Artificial en Psicología y Neurociencias: 27hs

Más información en: https://humai.com.ar/cursos/machinelearning.html

Las áreas del conocimiento del Machine Learning y Deep Learning tienen un desarrollo explosivo y de alto impacto, no solo para la ciencia en general, sino también para las Ciencias Exactas y Naturales en particular. Por ende, esta Casa de Estudios impulsa y apoya toda actividad académica, cultural y de extensión que redunde en el perfeccionamiento de la comunidad universitaria. 

El dictado de los cursos estará a cargo de los siguientes docentes: Ing. Pablo Mmarinozi, Mgter. Luciano Robino, Lic. Tomás D’amelio, Mgter. Nicolas Bruno: Lic. Matías Grinberg, Lic. Leonardo Córdoba, Lic. María Francés Gaska: Lic en Economía Florencia Carro: Mgter en Ingeniería Biomédica Lic Gastón Bijia: Mgter. Pablo Zivic: Dr. Germán Rosati.

 

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