emenesesayc/INFO257_2020

INFO257_2020

Universidad Austral de Chile

INFO257: Inteligencia Artificial (Modulo "Aprendizaje supervisado")

---

Abstract

La asignatura de Inteligencia Artificial tiene como principal propósito que los estudiantes analicen temáticas referidas a inteligencia artificial, aplicando estrategias de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y algoritmos de búsqueda con heurísticas para resolver problemas aplicados.

Programa 2020 (algunos cambios menores posibles): [INFO257_2020]

---

Contenidos

• Tarea práctica: [Doc]

• Unidad "Aprendizaje Supervisado": Talleres de resolución de problemas de clasificación automática

  • Introducción a Regresión Lineal y Regresión Logística: [Notebook 1]:
  • ¿Cómo estimar los paramétros de los modelos de Regresión Lineal y Logística?: [Slides], [Notebook 2-a], [Notebook 2-b]:
  • Introducción a algorítmos de árboles de decisión: [Notebook 3-a], [Notebook 3-b]
  • Clasificación supervisada de textos: [Notebook 4]
  • Técnicas de Ensemble Learning
  • Otros datasets para experimentar:
    • Sloan Digital Sky Survey DR14: Clasificación de estrellas, galaxias y cuásares [dataset]
    • FIFA 19 complete player dataset: Clasificación o Clustering de jugadores [dataset]
    • Graduate admision: Predecir la admisión de estudiantes [dataset]

• Videos:

• Fundamentos de Machine Learning

  • [Introducción], [Confusion Matrix], [Cross Validation]

• Regresión Lineal

  • [1], [2]

• Regresión Logística

  • [1], [2], [3]

• Gradient Descent

  • [1]

• Árbol de decisión

  • [1], [2]

• Ensemble Learning (Random Forest)

  • [1], [2]

---

Software y librerías

• Lenguaje: Python3
• Ambiente: IPython, Jupyter
• Librerías: Numpy, Pandas, Scipy