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Interesados en inteligencia artificial de cualquier disciplina, tecnicos o no, para juntarnos y aprender poniendo en práctica pequeños proyectos/tutoriales. People interested in Machine Learning off all backgrounds, to get together and learn by putting into practice tutorials and small projects.

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Python for Everybody

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Python for Everybody Horario: jueves de 19 a 22 (UTC-3) Horas: 24 en ocho clases clases de 3 horas Comienzo: jueves 21 de enero Precio Argentina: pago único de $AR[masked] Precio general: pago único de U$S 300 Consultas: www.graduadosfiuba.org Programa especializado: Python para todos Learn to Program and Analyze Data with Python. Develop programs to gather, clean, analyze, and visualize data. Charles Russell Severance Ofrecido por Universidad de Míchigan El curso incluye el apoyo a la certificación de Coursera. Se otorga certificado de aprobación oficial de Coursera https://www.coursera.org/specializations/python Programación en Python, uno de los pilares del Machine Learning Conocé el lenguaje de programación más utilizado en el mundo del Machine Learning: Python y sus principales herramientas. La Inteligencia Artificial, y en particular el Machine Learning, es un paradigma de software que está ampliando su presencia en nuestra sociedad en forma exponencial. Se trata, básicamente, de estadística con muchos datos y con mucha potencia de cálculo. El lenguaje más utilizado en el mundo de Machine Learning es Python. El IDE más popular es Jupyter Notebook, del entorno Anaconda. Saber programar en Python es necesario para poder utilizar adecuadamente las principales bibliotecas que utiliza ML. PRÁCTICAS :: A lo largo del curso tendrás la oportunidad de ejercitar los temas que se irán tocando en clase y autoevaluar tu avance. SALIDA LABORAL :: Al finalizar el curso tendrás las bases de programación necesarias para trabajar con Python en forma rápida y efectiva. A QUIÉN ESTÁ ORIENTADO :: Este curso está orientado a aquellas personas que quieran aprender Python para luego introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial. REQUISITOS :: No se requieren conocimientos previos. TEMARIO Conceptos básicos Entorno de trabajo Características del lenguaje Tipos numéricos. Tipos, operadores y funciones integradas Reutilización de código: funciones Sintaxis, variables, control de flujo Secuencias: cadenas, listas y tuplas Contenedores sin orden: Conjuntos y Diccionarios Estilo del código Archivos: lectura y escritura Organización del código fuente Módulos y paquetes: import y from Bibliotecas estándar * Cargar datasets: entrada y salida de datos - Lectura de archivos, sentencia with. * Manejo de bibliotecas: - Gestores pip y conda. * Manejo de vectores y matrices con Numpy: - Arrays, shape, indexing, broadcasting, álgebra lineal. * Manejo y análisis de datos con Pandas: - Series y DataFrames, carga de datos, manipulación, estadísticas, gráficos. * Visualizaciones con Matplotlib y Seaborn: - Estructura de un gráfico, tipos de gráficos, subplots. * Programación Orientada a Objetos - Cómo implementa Python la Programación orientada a Objetos - Clases y objetos - Atributos y métodos - Jerarquía de clases: la clase Object - Método constructor - Métodos de clase y de instancia - Encapsulamiento: métodos accesores - Herencia y polimorfismo - Herencia múltiple - Decoradores * Funciones con parámetros variables: *args y **kwargs * Formas concisas: listas, diccionarios e iterables por comprensión * Tratamiento de excepciones: try, except y raise * Funciones lambda * Herencia múltiple * Escritura y lectura de archivos * Módulos y paquetes EXTRA BONUS: Se explicarán los conceptos básicos para desarrollar un clasificador de textos obteniendo tus datos customizados con web scraping ESTE CURSO ES LA PUERTA DE ENTRADA A LA NUEVA REVOLUCIÓN: NATURAL LANGUAGE PROCESSING COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/Tbqw2dDdCDQgH9MbA

La Revolución del NLP: PROYECTO CHATBOT

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La Revolución del NLP: PROYECTO CHATBOT Taller gratuito online Sábado 23 de enero de 10 a 12 - Hora de Buenos Aires GMT-3 El Procesamiento del Lenguaje Natural es la nueva gran revolución en proceso en el campo de la Inteligencia Artificial. Repasaremos los fundamentos teóricos necesarios para encarar un proyecto de NLP. Mostraremos los avances del proyecto que hemos emprendido recientemente: el desarrollo de un CHATBOT. De Wikipedia Bot conversacional Los bot de charla o bot conversacional (en inglés, chatbot ),​ son aplicaciones de software que surgen en los años 60, y que simulan mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas, las cuales son previamente establecidas por un conjunto de expertos a entradas realizadas por el usuario. Estos bot, también conocidos como sistemas expertos, utilizan el razonamiento basado en casos (CBR: case base reasoning). Habitualmente, la conversación se establece mediante texto, aunque también hay modelos que disponen de una interfaz de usuario multimedia que permiten la entrada auditiva. Más recientemente, algunos comienzan a utilizar programas conversores de texto a sonido (CTV), dotando de mayor realismo a la interacción con el usuario y ayudando a reducir el tiempo de respuesta. Para establecer una conversación, han de utilizarse frases fácilmente comprensibles y que sean coherentes, aunque la mayoría de los bot conversacionales no consiguen comprender del todo. En su lugar, tienen en cuenta las palabras o frases del interlocutor, que les permitirán usar una serie de respuestas preparadas de antemano. Estos son capaces de reconocer la manera en la que una frase está formulada gracias a una serie de patrones comparativos preestablecidos, y de este modo, basándose en las diferentes variables de dicha frase, presentan una respuesta correspondiente. 3De esta manera, el bot es capaz de seguir una conversación con más o menos lógica, pero sin saber realmente de qué está hablando. El objetivo principal de los chatbots es mejorar la atención a los clientes (en el ámbito del marketing) , es decir, generar respuestas rápidas y concisas a cuestiones habituales de los usuarios. Además, de enviar información/novedad y publicidad de forma automática de la empresa. En el ámbito educativo su objetivo principal es mantener una comunicación fluida entre alumnado-familia- centro. En relación al control de calidad existe la prueba de Turing para determinar el nivel de comprensión del bot. La prueba de Turing es el estándar de la industria que permite identificar si el bot tiene la capacidad para generar un comportamiento inteligente con el usuario. 5Por lo tanto, el desarrollo de la prueba permite que la industria de los bot conversacionales sea de calidad y se enmarquen como asistentes inteligentes. Sobre el orador: Ing. Ariel Alegre. Ing. Civil de la UBA, especializado en Ing. de Sistemas. Es profesor en disciplinas industriales - PDI - UTN Creador de la Tecnicatura Superior en Desarrollo de Software. Presidente fundador del Centro de Graduados de Ingeniería y Director de cursos de dicha institución. Se ha especializado hace cuatro años en el campo de la Inteligencia Artificial. Cursó las especializaciones en Deep Learning, TensorFlow in Practice, Natural Language Processing, GANs e IA para Medicina de Coursera. Es presidente de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada. Fundó en el año 2020 la empresa DeepIA SRL junto con Martín Gaudio COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/PqZtKfw4dpPu8Pxh9

Introducción a la Programación con Python

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Introducción a la Programación con Python Modalidad: online Horario: lunes de 18.30 a 21.30 (UTC-3) Horas: 12 en cuatro clases de tres horas Comienzo: lunes 8 de febrero Precio Argentina: pago único de $AR 4900 Precio abonando antes del 25 de enero: $AR 4400 Precio general: pago único de U$S 100 Consultas: www.graduadosfiuba.org Programación en Python, uno de los pilares del Machine Learning Conocé el lenguaje de programación más utilizado en el mundo del Machine Learning: Python y sus principales herramientas. La Inteligencia Artificial, y en particular el Machine Learning, es un paradigma de software que está ampliando su presencia en nuestra sociedad en forma exponencial. Se trata, básicamente, de estadística con muchos datos y con mucha potencia de cálculo. El lenguaje más utilizado en el mundo de Machine Learning es Python. El IDE más popular es Jupyter Notebook, del entorno Anaconda. Saber programar en Python es necesario para poder utilizar adecuadamente las principales bibliotecas que utiliza ML. PRÁCTICAS :: A lo largo del curso tendrás la oportunidad de ejercitar los temas que se irán tocando en clase y autoevaluar tu avance. SALIDA LABORAL :: Al finalizar el curso tendrás las bases de programación necesarias para trabajar con Python en forma rápida y efectiva. A QUIÉN ESTÁ ORIENTADO :: Este curso está orientado a aquellas personas que quieran aprender Python para luego introducirse en el mundo de la Inteligencia Artificial. REQUISITOS :: No se requieren conocimientos previos. TEMARIO Conceptos básicos Entorno de trabajo Características del lenguaje Tipos numéricos. Tipos, operadores y funciones integradas Reutilización de código: funciones Sintaxis, variables, control de flujo Secuencias: cadenas, listas y tuplas Contenedores sin orden: Conjuntos y Diccionarios Estilo del código Archivos: lectura y escritura Organización del código fuente Módulos y paquetes: import y from Bibliotecas estándar COMPLETAR EL FOMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/bkkP1Huqyfr7bDrm6

Machine Learning a fondo

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Machine Learning a fondo Comienzo: martes 9 de febrero Horas: 18 en seis clases de tres horas Horario: martes de 18.30 a 21.30 Modalidad: a distancia Precio Argentina: pago único de $AR 6900 Precio abonando antes del 26 de enero: $AR 6300 Precio general: pago único de U$S 150 Desarrollá tu perfil técnico en Inteligencia artificial. Introducite al mundo de Machine Learning. Comprendé los desafíos sociales e industriales que plantea la Inteligencia Artificial que ya está entre nosotros. Unite a la revolución de la Inteligencia Artificial. En este curso aprenderás a: - Entender el tipo de problemas que se resuelven con Inteligencia Artificial - Interpretar conceptos necesarios de estadística para abordar problemas - Conocer los principales algoritmos que se usan en Machine Learning - Reconocer los tipos de condicionamiento previo de datos necesarios para Machine Learning - Trabajar en Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python, Anaconda, Jupyter Notebook y las bibliotecas de Machine Learning - Conocer el flujo de trabajo de Inteligencia Artificial usando Machine Learning La Inteligencia Artificial y, en particular el Machine Learning, es un paradigma que está afectando progresivamente a nuestra sociedad, en especial en lo que respecta al tratamiento de un conjunto creciente de información que comienza a estar disponible por la digitalización. Aparecen nuevos desafíos y problemas, que no pueden ser resueltos por los métodos tradicionales de las matematicas y su resolución comienza a moverse hacia nuevos rumbos, de la mano de la estadística y del creciente poder de los procesadores digitales. Surge así el concepto de Data Science. Como resultado, se crean algoritmos como si fuesen las nuevas máquinas, ya no de vapor sino de datos, de la revolución actual. PRÁCTICAS EN CLASE :: En este curso se aprenderá lo necesario para identificar problemas y obtener soluciones. Se comenzará, mediante ejemplos simples, a entender los fundamentos de Machine Learning y recorreremos su ciclo de trabajo. Finalmente, se presentarán los tipos de problemas más comunes, conjuntamente con los algoritmos más utilizados. Requisitos: Es necesario contar con una base de programación y/o haber cursado Python Nivel 1 Se deben manejar conceptos básicos de matemáticas: - Álgebra lineal: matrices y sus principales operaciones - Análisis matemático: funciones y nociones sobre derivadas e integrales - Probabilidad y estadística: variables aleatorias, funciones de distribución, estadísticos básicos Se debe tener un manejo básico de Jupyter Notebook y/o Google Colaboratory Público: Este curso está orientado a todos aquellos que quieran tener la oportunidad de ser protagonistas de la Revolución de la Inteligencia Artificial que promete cambiar, una vez más, el rumbo de la historia laboral de la humanidad. SALIDA LABORAL Saldrás convertido en un Data Trainée con bases sólidas, imprescindibles para para poder realizar cursos avanzados de Inteligencia Artificial y así convertirte en un futuro “Ninja” de datos PROGRAMA 1. Manejo de datos para Machine Learning 2. Problemas que se resuelven con Machine Learning 3. Modelos y Tipos de Algoritmos 4. Modelos de Regresión 5. Modelos de Clasificación 6. Clustering y NLP ANALÍTICO 1. Manejo de datos para Machine Learning * Manejo de vectores y matrices con Numpy: Arrays, shape, indexing, broadcasting, álgebra lineal. * Manejo y análisis de datos con Pandas: Series y DataFrames, carga de datos, manipulación, estadísticas, gráficos. * Visualizaciones con Matplotlib y Seaborn: Estructura de un gráfico, tipos de gráficos, subplots. 2. Problemas que se resuelven con Machine Learning 3. Modelos y Tipos de Algoritmos 4. Aprendizaje supervisado. Algoritmos de Regresión 5. Aprendizaje supervisado. Algoritmos de Clasificación 6. Aprendizaje no supervisado y NLP COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/UdP6xhpZiAmHoDibA

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