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21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)
Este curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.
El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos.
Introducción
Teoría de la probabilidad, selección del modelo, teoría de la decisión e información
Distribuciones de probabilidad
Modelos lineales para regresión y clasificación
Redes neuronales
Métodos Kernel
Máquinas kernel esparcidas
Modelos gráficos
Modelos de mezcla y EM
Inferencia aproximada
Métodos de muestreo
Variables latentes continuas
Datos secuenciales
Combinando modelos
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