La Paz, Aprendizaje Automático

Saturdays AI

La Paz

¡Aprende Inteligencia Artificial junto a nosotros!

Cuándo: 6 de julio, según la convocatoria original

Dónde: en línea

Programa: tercera edición de machine learning (archivo)

Inscripciones

Estructura del curso:

Code2Learn

Durante la primera mitad del programa aprenderás los fundamentos de Machine Learning con ejercicios prácticos de programación. Además, nuestros mentores especializados en IA compartirán sus experiencias y casos de éxito.

Build2Learn

En la segunda mitad del programa desarrollarás modelos de IA para abordar un problema concreto, con el acompañamiento de nuestros mentores.

Demo Day

Al finalizar, cada equipo presentará su proyecto en un Demo Day para compartir sus logros y aprendizajes.

Temario:

Métodos basados en vecinos

Comenzaremos con los conceptos básicos de machine learning y el aprendizaje supervisado. Estudiaremos los vecinos más cercanos (k-NN) y los árboles k-d, y analizaremos el caso de Netflix.

Métodos basados en árboles

Estudiaremos los árboles de decisión para clasificación y regresión, incluidos los métodos CHAID y CART.

Métodos de conjunto

Exploraremos métodos de conjunto para combinar modelos: boosting, con AdaBoost y stochastic gradient boosting, y bagging, con random forests. Evaluaremos cuándo pueden mejorar los resultados.

Métodos lineales y no lineales

Cerraremos el bloque de aprendizaje supervisado con regresión lineal, regresión logística, métodos de regularización y máquinas de vectores de soporte.

Reducción de dimensionalidad

Estudiaremos técnicas de reducción de dimensionalidad: análisis de componentes principales (PCA) y t-SNE, de carácter no supervisado, y análisis discriminante lineal (LDA), que utiliza las etiquetas de clase y es supervisado.

Métodos de agrupamiento

Completaremos el bloque de aprendizaje no supervisado con métodos de agrupamiento: k-means, clustering jerárquico y DBSCAN.

Temas avanzados

Nos introduciremos en el deep learning y el procesamiento del lenguaje natural.

Computación en la nube para machine learning

Aprenderemos los fundamentos de la computación en la nube y el despliegue de modelos de machine learning con Amazon Web Services.

Proyecto de inteligencia artificial

En este módulo aprenderás a desarrollar un proyecto que aplique los conocimientos del programa y a presentarlo en el Demo Day.

Demo Day

Al finalizar el programa, cada equipo presentará su proyecto en el Demo Day y compartirá lo aprendido.

Equipo

Fernando Silva 🇧🇴

Coordinador de AI Saturdays La Paz

Biografía de la edición original: Fernando es ingeniero de Sistemas con un posgrado en Inteligencia Artificial de la Universidad de Chile. Trabaja en IA desde 2019. Comenzó como mentor de Python y machine learning bajo la coordinación del Centro Cultural de España y trabajó en banca implementando modelos de aprendizaje automático. En esta edición investigaba aprendizaje por refuerzo en la Universidad Católica de Bolivia. Ganó una de las categorías de la hackathon Facebook F8 en Silicon Valley en 2019. Ha liderado comunidades como GDG Android Bolivia, Data Science Bolivia, PyData La Paz y Kaggle Days La Paz para ampliar el acceso a la IA. En aquel momento contaba con una startup de visión artificial y era embajador de deeplearning.ai a través de su programa Pie & AI, impulsado por Andrew Ng.

Danna Calle

Fernandez 🇧🇴

Metodologías ágiles, experiencia de usuario y realidad virtual

Biografía de la edición original: Danna llevaba más de siete años como voluntaria en organizaciones sin fines de lucro. Fue una de las 140 personas seleccionadas para participar en la Global Entrepreneurship Summer School en México y, al año siguiente, obtuvo una beca para un programa de emprendimiento de alto impacto en Nueva York. Según su biografía, ganó el primer premio en ambos programas con proyectos de tecnología social para agricultores y para niños con dificultades de atención. Es fundadora o cofundadora de Aurorasoft, Qhali, Iris360grados y Human Design Group. Se graduó en Ingeniería Comercial, con una mención en creación de marcas en la Universidad Católica, y en esta edición cursaba una maestría en negocios digitales. Comparte su experiencia en charlas sobre metodologías ágiles, tecnología, gestión, emprendimiento social y género. Ha participado en startup weekends y hackathons, con cinco primeros premios recogidos en su biografía. Cree en el trabajo multidisciplinar y en comprender con empatía a las personas antes de diseñar soluciones.

Mercè Vintró Ricart 🇪🇸

Científica de datos especializada en NLP

Biografía de la edición original: Mercè era lingüista computacional sénior en el equipo de I+D de ciencia de datos de Shell. Es graduada en Traducción e Interpretación por la Universitat Pompeu Fabra y tiene un máster en Procesamiento del Habla y del Lenguaje por la Universidad de Edimburgo. Antes de incorporarse a Shell, trabajó como ingeniera de I+D en startups de Londres, aplicando procesamiento del lenguaje natural (NLP) a problemas reales. Se incorporó a Shell en 2018 y lideró el desarrollo de capacidades de NLP en su Centro de Excelencia Digital. También contribuyó a proyectos de machine learning y deep learning para NLP. En su tiempo libre disfruta viajando, montando a caballo y tocando el piano.

Federico dos Reis 🇦🇷

Científico de datos, físico

Biografía de la edición original: físico dedicado a la ciencia de datos e ingeniero de machine learning en Mercado Ads, la plataforma publicitaria de Mercado Libre. Fue docente en la Universidad de Buenos Aires y, en esta edición, era doctorando del CONICET.

Stanley Salvatierra Berrios 🇧🇴

Ingeniería de datos, ciencia de datos

Biografía de la edición original: Stanley Salvatierra estudió Ingeniería Eléctrica. En esta edición era director de tecnología y cofundador de Deep Microsystems, donde trabajaba en visión artificial y procesamiento del lenguaje natural. En 2019 fue reconocido como uno de los Innovadores menores de 35 por MIT Technology Review por su trabajo en visión artificial.

Convocatoria de la edición original

Inscripción de la edición original: del 14 de junio al 4 de julio

Fechas del curso original: del 6 de julio al 21 de agosto

Lunes, Martes y Sábado

Modalidad: en línea

Horario: Lunes (21:00 – 22:00), Martes (18:00 – 21:00), Sábado (09:00 – 12:00) UTC – 4 (hora boliviana)

El programa contemplaba un certificado con las horas de formación.

Inscribirme

AI Saturdays La Paz Machine Learning

Descarga nuestro folleto para información más detallada de nuestro programa de Machine Learning.

Conoce el programa en detalle

Preguntas y respuestas frecuentes

¿El programa incluye certificado?

El programa contemplaba un certificado con las horas de formación para quienes completaran las clases y presentaran su proyecto en el Demo Day. Consulta con el equipo los requisitos y las condiciones de la edición actual.

¿El programa es sólo para la ciudad de La Paz?

No. La edición en línea se planteó para personas interesadas en aprender IA desde distintos lugares del mundo. Consulta los requisitos de las próximas actividades con el equipo.

¿Cuál es la edad mínima para participar en el programa?

La edición original requería tener al menos 18 años. Consulta con el equipo los requisitos de las próximas actividades.

¿Puedo participar del programa si no tengo ningún conocimiento de programación?

La edición ofrecía materiales de preparación para las personas inscritas. Consulta con el equipo el nivel de programación necesario para cada programa.