Ciencia de datos aplicada#
El equipo!! 🦾🧠#
Facultad de ingeniería e inteligencia artificial
Msc. Sergio Alejandro Holguin Garcia
Ingeniero Biomedico - Universidad Autonoma de Manizales
Magister en ingeniería - Universidad Autonoma de Manizales
Candidato a docotor en Ingenieria - Universidad de Caldas
Especialista en Deep Learning - DeepLearning.AI
Facultad de ingeniería e inteligencia artificial
PhD. Mario Alejandro Bravo Ortiz
Ingeniero Biomedico - Universidad Autonoma de Manizales
Ingeniero Electronico - Universidad Autonoma de Manizales
Magister en ingeniería - Universidad Autonoma de Manizales
Doctor en ingeniería - Universidad Autonoma de Manizales
Especialista en Deep Learning - DeepLearning.AI
Objetivos del curso:
Objetivo General Capacitar al estudiante en el diseño, desarrollo e implementación de soluciones analíticas de extremo a extremo, integrando modelos avanzados de aprendizaje profundo y construyendo pipelines robustos para resolver problemas complejos y escalar modelos en entornos reales.
Objetivos Específicos
Unidad 1 (Deep Learning Avanzado): Comprender y aplicar arquitecturas avanzadas de redes neuronales, incluyendo modelos convolucionales, mecanismos de atención y enfoques multimodales, para el procesamiento avanzado y la extracción de patrones en conjuntos de datos complejos.
Unidad 2 (Proyectos de Ciencia de Datos): Estructurar y gestionar el ciclo de vida completo de un proyecto de ciencia de datos, aplicando metodologías estandarizadas para formular el problema, analizar la información y evaluar los resultados con rigor técnico y científico.
Unidad 3 (Aplicación de Pipelines de Ciencia de Datos): Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos y aprendizaje automático escalables, garantizando la automatización, reproducibilidad y el despliegue efectivo de los modelos en entornos de producción.
Contenido del curso
Unidad 1
Deep Learning Avanzado
Unidad 2
Proyectos de Ciencia de Datos
Unidad 3
Aplicación de Pipelines de Ciencia de Datos
Información del curso#
Horarios de clases: Viernes 9,15,22 de mayo (6:00pm a 10:00pm); Sabados 10,16,23 (2:00 pm - 6:00 pm)
La dedicación de tiempo es la base para completar con éxito el curso
Bibliografía#
Estas son algunas de las referencias usadas para este curso.
Reglas de Juego#
Trabajo en clase y actividades: Notebooks y repositorios.
Proyecto Final.