Se seleccionarán las personas participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
• Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
• Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
• Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
• En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)

El curso tiene como objetivo capacitar a profesores universitarios sin experiencia en Python en los fundamentos y aplicaciones del Machine Learning (ML), brindándoles las habilidades necesarias para implementar algoritmos básicos de aprendizaje automático utilizando Python y librerías como scikit-learn, permitiendo a los docentes aplicar modelos de ML en su investigación académica o áreas de interés profesional.

1.    Fundamentos teóricos del Machine Learning.
2.    Principios básicos de Python y su uso en Machine Learning.
3.    Pre-procesamiento de datos.
4.    Algoritmos básicos de Machine Learning supervisado.
5.    Algoritmos básicos de Machine Learning no supervisado.
6.    Evaluación y mejora de modelos de Machine Learning.
 

Fundamentos teóricos del Machine Learning.
Programación en Python aplicada al Machine Learning.
Pre-procesamiento de datos y preparación para el Machine Learning
Implementación de algoritmos supervisados de Machine Learning.
Uso de algoritmos no supervisados de Machine Learning.
Evaluación y ajuste de modelos de Machine Learning.
 

CONSULTAR NORMATIVA:normativa del SFPIE