Introducción al Aprendizaje Automático: Fundamentos, Algoritmos y Aplicaciones en visión por computador con modelos lineales

El curso Introducción al Aprendizaje Automático ofrece una visión integral y práctica de los fundamentos del Machine Learning, orientada a comprender el ciclo de vida completo de un modelo predictivo: desde la preparación de datos hasta la selección, el entrenamiento y la evaluación del algoritmo adecuado.

A lo largo de este programa, los estudiantes explorarán los principios conceptuales y matemáticos esenciales que subyacen a los métodos supervisados, abordando de forma estructurada los problemas de regresión (predicción de variables continuas) y de clasificación (categorización y toma de decisiones). Mediante un enfoque aplicado y análisis de casos reales, el participante aprenderá a seleccionar métricas de rendimiento pertinentes, interpretar resultados y reconocer las aplicaciones del aprendizaje automático especialmente con el enfoque en visión por computador.

Prerrequisitos recomendados: Nociones básicas de álgebra lineal, matemáticas y estadística elemental.