Aprendizaje Automático 2024

Curso de Aprendizaje Automático. Semestre B-2024. Departamento de Computación, Escuela de Ingeniería de Sistemas. ULA

Temario:

Unidad 1: Introducción al Aprendizaje Automático

• Tema 1: Definición. Aspectos y Características del Aprendizaje Automático

• Tema 2: Herramientas de Python

Unidad 2: Aprendizaje Supervisado

• Tema 1: Tipos de Aprendizaje Automático: Clasificación y Regresión
• Tema 2: Regresión Lineal
• Tema 3: Clasificador Bayesiano Ingenuo (Naive Bayes)
• Tema 4: Perceptrón
• Tema 5: Regresión Logística
• Tema 6: Máquinas de Vectores de Soporte
• Tema 7: Vecino más Cercano
• Tema 8: Arboles de Decisión
• Tema 9: Random Forest (Bosque Aleatorio)
• Tema 10: Ensemble Learning (Aprendizaje con Ensamble de Algoritmos)

Unidad 3: Redes Neuronales

• Tema 1: Introducción a las Redes Neuronales
• Tema 2: Aprendizaje Profundo
• Tema 3: Redes Convolucionales
• Tema 4: Redes Recurrentes
• Tema 5: Nuevas Arquitecturas de Redes Neuronales

Unidad 4: Aprendizaje no Supervisado

• Tema 1: Análisis de Componentes Principales
• Tema 2: Agrupamiento
• Tema 3: Agrupamiento Jerárquico

Unidad 5: Aprendizaje por Refuerzo

• Tema 1: Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
• Tema 2: Aprendizaje Q
• Tema 3: Estado del Arte del Aprendizaje por Refuerzo