Modelamiento Predictivo aplicado a la Acuicultura.
Curso, Modalidad Virtual / Remota
( Cupo Máximo: 15 )
La segunda versión del Curso avanzado «Modelamiento Predictivo aplicado en Acuicultura» es un programa académico universitario, de alto nivel y excelencia académica, que proporciona a los participantes de herramientas y conocimientos necesarios para aplicar técnicas avanzadas de modelamiento predictivo y algoritmos de aprendizaje automático en la acuicultura. Al finalizar el curso los alumnos serán capaces de usar el lenguaje de programación R para Implementar algoritmos de aprendizaje automático simples y avanzados en el ámbito de la acuicultura con el propósito de desarrollar modelos predictivos que contribuyan a potenciar la eficiencia, productividad y sostenibilidad de esta industria.
Descripción del Curso
1. Dirigido a:
Profesionales o graduados con conocimientos de programación con R aplicados al análisis de datos de acuicultura.
2. Inicio, Término, Duración:
Inicio: 28-09-2024 - Término: 29-10-2024
Duración: 40 hrs académicas.
3. Calendario:
No tiene calendario asociado.
4. Inicio / Término Inscripción:
01-07-2024 al 15-10-2024
Cupo Mínimo: 10 - Cupo Máximo: 15
Fecha de Inscripción fuera de plazo
5. Prerrequisitos:
Alumnos sin experiencia en programación con software R no deberían tomar el curso. Alternativamente, serán admitidos alumnos sin experiencia en programación, pero que inscriban simultáneamente alguno de los siguientes cursos: Introducción a la Programación y Análisis Exploratorio de Datos en Acuicultura y/o Análisis de Datos para la Acuicultura.
6. Tópicos:
Clase 0. Presentación de los participantes y habilitación de recursos de aprendizaje. Clase 1. Introducción al modelamiento predictivo: Regresión. Clase 2. Introducción al modelamiento predictivo: Clasificación. Clase 3. Predicción con Árboles de Decisión. Clase 4. Predicción con Random Forest (RF). Clase 5. Predicción con máquinas de soporte vectorial (SVM). Clase 6. Predicción con Redes neuronales. Clase 7. Técnicas avanzadas de modelamiento predictivo: modelos no supervisados. Clase 8. Técnicas avanzadas de modelamiento predictivo: modelos supervisados. Clase 9. Técnicas avanzadas de modelamiento predictivo: modelos supervisados 2. Clase 10. Técnicas avanzadas de modelamiento predictivo: comparar múltiples modelos y ajustar hiperparámetros.
7. Relatores:
1.- Dr. José Gallardo Matus - Profesor titular
2.- Dra. María Rueda Calderón - Profesor visitante
8. Precio / Valor Arancel:
Precio: $ 350.000
9. Sence:
--
10. Sitio Web / Mayor Información:
11. Unidad Organizadora:
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso
CP: 2239830
12. Responsable
Responsable: GALLARDO MATUS JOSE ANDRES
Mail: jose.gallardo@pucv.cl
Contacto(s):
Paz Caballero
Mail: postgrado.r@pucv.cl
Fono: 56976929978
Evento inactivo, este evento no está disponible.
Mapa del Evento
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Video Introductorio
-- No hay video asociado
Medio de Pago Disponible
