MicroCourse 1: Matemáticas computacionales para inteligencia artificial |
Tema 1: Fundamentos matemáticos para el aprendizaje automático |
Tema 2: Álgebra lineal |
Tema 3: Geometría analítica |
Tema 4: Descomposición matricial |
Tema 5: Cálculo vectorial |
Tema 6: Distribuciones y probabilidades |
Tema 7: Optimización continua |
Tema 8: Modelos matemáticos para aprendizaje automático |
MicroCourse 2: Aprendizaje automático supervisado |
Tema 9: Introducción al aprendizaje supervisado |
Tema 10: Métodos lineales básicos |
Tema 11: Métodos lineales generalizados |
Tema 12: Árboles de decisión |
Tema 13: Máquinas de vectores de soporte |
Tema 14: Modelos probabilísticos |
Tema 15: Programación dinámica y aprendizaje reforzado |
Tema 16: Algoritmos evolutivos |
MicroCourse 3: Aprendizaje automático no supervisado |
Tema 17: Introducción al aprendizaje no supervisado |
Tema 18: Principios de la clasificación |
Tema 19: El algoritmo k-medias aplicado a la clasificación |
Tema 20: Técnicas mejoradas de agrupamiento |
Tema 21: Análisis de componentes |
Tema 22: Mapas autoorganizados de características |
Tema 23: Reducción de la dimensión |
Tema 24: Construcción de sistemas completos |