| Semana | Materiales de Clase | Recursos Adicionales |
|---|---|---|
| 1 |
Introducción: [pdf] Regresión Lineal: [pdf] |
Repaso de Álgebra Lineal: [pdf] Intro a Python y NumPy: [github] Ejemplo Python: [py, html] |
| 2 | Clasificación - Regresión Logística: [pdf] |
Ejemplo Reg. Lineal Vectorizada: [zip] Ejemplo Reg. Logística: [html, datos] |
| 3 |
Regularización: [pdf]
Métricas de Evaluación: [slides, pdf] |
Tarea 1 (parte 1): [zip] |
| 4 | Support Vector Machines (SVM) I: [pdf][slides] | Ejemplo de HardSVM: [html] |
| 5 |
Support Vector Machines (SVM) II: [pdf]
Naive Bayes |
Ejemplo de SoftSVM: [html]
Ejemplo clasificación de Spam (NB): [html] |
| 6 |
Árboles de Decisión
Métodos de Combinación I (Bagging): [pdf] |
Ejemplo Árbol de Decisión: [html]
Ejemplo Random Forest: [html] |
| 7 | Ejemplos aplicativos: [zip] | |
| 8 |
Métodos de Combinación II (Boosting)
Métodos de Agrupamiento (Clustering): [slides, pdf] |
Ejemplos de agrupmamiento |
| 9 |
Examen Parcial
Reducción de Dimensionalidad: PCA |
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| 10 | Redes Neuronales I: [pdf] | Ejemplo DNN con Python: [zip] |
| 11 | Redes Neuronales II: [pdf] | Ejemplos DNN en TensorFlow: [zip] |
| 12 |
Presentación de Proyectos
Redes Neuronales Convolucionales I: [pdf] |
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| 13 | Redes Neuronales Convolucionales II: [pdf] | |
| 14 |
Detección de Objetos: [pdf]
Redes Neuronales Recurrentes: [pdf] |
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| 15 |
Modelos Generativos: [pdf]
Introducción a Aprendizaje por Refuerzo |
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| 16 |
Examen Final
Presentación de Proyectos |