Este repositorio contiene el material del curso MDS7104 (ex MA5204, MA5203) Aprendizaje de Máquinas del programa de Master of Data Science de la Universidad de Chile.
- Introducción: ¿qué es la Inteligencia Artificial y cómo se relaciona con el AM?
- Regresión
- Clasificación
- Selección y evaluación de modelos
- Máquinas de soporte vectorial
- Modelos ensemble y árboles
- Aprendizaje no supervisado
- Redes neuronales
- Process Gaussianos
Nota: todo el material de clases, tanto el apunte como las diapositivas, están en constante evolución, especialmente antes de cada clase. Por esta razón, de necesitar imprimirlo, se recomienda solo imprimir el material que se va a leer.
Apunte: Los contenidos del curso están presentado en el apunte, el cual se ha construido desde las notas de clase durante los últimos años. La última versión está disponible aquí.
Diapositivas: Estarán disponibles en este repositorio antes de cada clase. Con la finalidad de entregar ejemplos e implementaciones de la teoría presentada en el curso, el código para reproducir todas las figuras del apunte está disponible y puede ser revisado aquí.
Demos y tareas: A medida el curso se va desarrollando, iremos publicando ejemplos en Jupyter notebooks en la carpeta demos y también las tareas en la carpeta tareas
Profesor:
Felipe Tobar
Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial
Universidad de Chile
www.dim.uchile.cl/~ftobar
Ayudantes:
- Camila Bergasa
- Catherine Benavides
- Camilo Carvajal
- Diego Cortéz
- Stefano Schiappacasse
- Víctor Caro
El diseño de este curso, producción de material implementación de este curso ha sido posible gracias al Centro de Modelamiento Matemático, Universidad de Chile, y a los proyectos ANID PAI-82140061, Fondecyt-11171165.
Además, todos los ayudantes desde 2016 han hecho posible este curso. Gracias:
- Arie Wortsman
- Gonzalo Ríos
- Cristóbal Silva
- Alejandro Cuevas
- Alejandro Veragua
- Cristóbal Valenzuela
- Mauricio Campos
- Lerko Araya
- Nicolás Aramayo
- Mauricio Araneda
- Mauricio Romero
- Luis Muñoz
- Jou-Hui Ho
- Diego Garrido
- José Díaz
- David Molina
- Tomás Valencia
- Alonso Vargas
Versión 2021 y anteriores: Pueden acceder a los videos 2021 y a las slides 2021 o slides 2022. Los videos de la versión 2020 están en esta lista de YouTube