Logo de la Universitat de València Logo Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE) Logo del portal

Curs d'introducció al Machine Learning amb Python

Destinataris PDI
Modalitat d'impartició Presencial
Llengua Castellà, Valencià
Durada total 30
Durada presencial 30
Programa Formació contínua
Modalitat formativa Curs
Curs acadèmic 2024-2025
Edició 01
Any del pla de formació 2025
Data d'inici del curs 01/07/2025
Data de finalització del curs 15/07/2025
Data d'inici d'inscripció 24/03/2025
Data de finalització d'inscripció 04/04/2025
Sessions
Sessió Data i hora d'inici Data i hora de finalització Aula Ubicació
1 01/07/2025 16:00 01/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
2 03/07/2025 16:00 03/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
3 04/07/2025 16:00 04/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
4 08/07/2025 16:00 08/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
5 09/07/2025 16:00 09/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
6 11/07/2025 16:00 11/07/2025 20:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
7 14/07/2025 16:00 14/07/2025 19:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
8 15/07/2025 16:00 15/07/2025 19:00 Aula 1.2 SFPIE Servei de Formació Permanent i Innovació Educativa (SFPIE)
Perfil professional destinataris
PDI/PIF sense necessitat de coneixements previs en Python i vulguen aprendre l'ús d'aquest llenguatge per a la confecció de algoritmes de Machine Learning.
Criteris de selecció

Es seleccionaran les persones participants d'acord amb els criteris següents:
• Per a aquells cursos que tinguen requisits específics, s’ha de comprovar que efectivament les persones sol·licitants els reuneixen.
• S’atorgarà preferència a les peticions d'aquelles persones sol·licitants que no hagen realitzat cursos de característiques semblants en els últims tres anys.
• Així mateix, s’atorgarà preferència a aquells que no hagen realitzat cursos de formació en els últims tres anys.
• En cas d'empat entre sol·licitants en aplicació dels anteriors criteris, caldrà ajustar-se al rigorós ordre d'entrada de les sol·licituds (dia i hora de presentació)

Professorat UV
  • Martin Rivera, Fernando
  • PDI-Prof. Permanent Laboral Ppl
  • Coordinador/a Curs
Ver ficha
Professorat no UV

Vicente Alepuz Moner

Enginyer en Telecomunicacions (UPV).
Màster en Intel·ligència Artificial.
Director d'Enginyeria en IonClinics & *Deionic (material electró medicina).

Objectius formatius

El curs té com a objectiu capacitar a professors universitaris sense experiència en Python en els fonaments i aplicacions del Machine Learning (ML), brindant-los les habilitats necessàries per a implementar algorismes bàsics d'aprenentatge automàtic utilitzant Python i llibreries com scikit-learn, permetent als docents aplicar models de ML en la seua investigació acadèmica o àrees d'interés professional.

Continguts

1. Fonaments teòrics del Machine Learning.
2. Principis bàsics de Python i el seu ús en Machine Learning.
3. Pre-processament de dades.
4. Algorismes bàsics de Machine Learning supervisat.
5. Algorismes bàsics de Machine Learning no supervisat.
6. Avaluació i millora de models de Machine Learning

Competències que es desenvoluparan
  1. Fonaments teòrics del Machine Learning.
  2. Programació en Python aplicada al Machine Learning.
  3. Pre-processament de dades i preparació per al Machine Learning
  4. Implementació d'algorismes supervisats de Machine Learning.
  5. Ús d'algorismes no supervisats de Machine Learning.
  6. Avaluació i ajust de models de Machine Learning
Criteris i procediment d'avaluació de l'activitat

Assistència, com a mínim, al 85% de les hores presencials i fer les tasques obligatòries fixades en el programa o encomanades per el/la tutor/a o professor/a

Inscripció