Estudiantes de la EPN representaron a Latinoamérica en competencia internacional
Kharol Chicaiza, Ivanna Cevallos, Mateo Sarzosa y Fabricio Simbaña, estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional (FIS-EPN) representaron a Latinoamérica en la competencia internacional Cyber 9/12 Strategy Challenge, que se realizó en Washington DC, Estados ...
CALL FOR PAPERS Latin-American Journal of Computing (LAJC)
La Revista Latin American Journal of Computing (LAJC) es una publicación de Acceso Abierto Diamante revisada por pares doble ciego, auspiciada por la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional de Ecuador, una de las mejores universidades de investigación en Ciencias de la ...
New Issue Published Volume 11 Issue 1 (January 2024)
We cordially invite our readership worldwide to check out the new issue of the Latin-American Journal of Computing (LAJC)
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Aprendizaje de máquina

DATOS GENERALES

Código MSIO153
Pensum 2020B
Horas semanales 9
Tipo Obligatoria
Asignaturas pre-requisitos Ninguna
Asignaturas co-requisitos Ninguna
Campo de formación
Unidad de organización curricular Unidad de Formación Disciplinar Avanzada

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

De conocimiento
 Identificar los conceptos y algoritmos de aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado para aplicarlos a diferentes áreas de conocimiento.
De destrezas Aplicar los algoritmos de aprendizaje de acuerdo a la naturaleza del problema.
De valores y actitudes Practicar la ética profesional, responsabilidad social y rigurosidad técnico-científica en la generación de soluciones de aprendizaje de máquina.

CONTENIDO

Capítulo 1 Fundamentos de aprendizaje de máquina
  1. Introducción al problema de aprendizaje;
  2. Componentes del aprendizaje, y
  3. Aprendizaje VS Modelamiento.
Capítulo 2 Entrenando Vs Probando
  1. Conjunto de entrenamiento;
  2. Conjunto de pruebas, y
  3. Sobrealimentación.
Capítulo 3 Tipos de algoritmos de aprendizaje de máquina
  1. Aprendizaje supervisado;
  2. Aprendizaje no-supervisado;
  3. Evaluación de clasificadores, y
  4. Aprendizaje profundo.

Teléfono
(+593) 2 2976 300 ext 4701
Correo electrónico
info@epn.edu.ec
Dirección
Av. Ladrón de Guevara 253, Quito 170517

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