En la siguiente hoja de actividades se listan los cursos y seminarios que habrá durante el 2025. La lista se va actualizando a medida que surgen actividades. Link a hoja de actividades. Si te interesa un curso lo mejor es contactar al docente responsable o a X.Y@fcea.edu.uy donde en vez de X va nicolas y en vez de Y va frevenza.
Puede ser interesante visitar la página de la maestría en Ciencia de datos y Aprendizaje automático donde hay muchos cursos afines.
Curso corto
Tree based methods and interpretability (FING). Febrero de 2025 a cargo de Jean-Michel Poggi (Université Paris Cité). Contacto: Mathias Bourel (mbourel@fing.edu.uy). Programa.
Cursos primer semestre
Álgebra lineal numérica para aprendizaje estadístico (FCEA). Responsable: Diego Armentano. Programa.
Cadenas de Markov controladas: una introducción al reinforcement learning (FCIEN). Responsable: Ernesto Mordecki. Programa.
Probabilidad 2 (FCEA). Programa.
Cursos segundo semestre
Probabilidad y Estadística (FCIEN). Curso básico de la Licenciatura en matemática con nuevo programa. Responsable: Ernesto Mordecki.
Introducción a los procesos estocásticos (FCEA). Responsable: Matías Carrasco. Programa.
Estadística no paramétrica (FCEA). Programa.
Estadística Multivariada Computacional (FING). Responsable: Juan Kalemkerian. Programa.
Modelos Estadísticos para la Clasificación y Regresión (FING). Responsable: María Inés Fariello. Programa.
Aprendizaje automático para datos en grafos (FING). Responsable: Marcelo Fiori. Programa.
Seminarios de estudio
Primer semestre
Modelos lineales con R. Responsable: Mathias Bourel. Seminario de nivel introductorio/intermedio. Temario. Viernes de 14 a 15:30 salon Beige de FING.
Segundo semestre
Procesos empíricos. Responsables: Alejandro Cholaquidis y Manuel Hernández. Se seguirá el libro de Van Der Vaart «Weak Convergence and Empirical Processes With Applications to Statistics». Seminario de nivel avanzado/posgrado. Temario.
Grandes desvíos. Responsables: José Rafael León, Paola Bermolen, Valeria Goicoechea. Seminario de nivel avanzado/posgrado. Temario.
Aprendizaje por refuerzo (Resp. Julián Martínez, FIUBA, GitHub y vídeos)
Probabilidad y Machine Learning (Resp. Pablo Groisman, FCEyN-UBA, las clases en Youtube)
Aprendizaje profundo para la visión artificial (Resp. Mauricio Delbracio, web)