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Comunidad Geológica,
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El OTEC de la Sociedad Geológica de Chile tiene el agrado de invitar a la comunidad a participar en el Curso “Machine Learning para la geología y minería”, que se realizará los 27 de mayo, 3 y 10 de junio en modalidad online, con sesiones entre las 9:00 a 13:15 hrs. El curso tendrá una duración total de 12 horas cronológicas. El cupo mínimo para realizar el curso es de 15 participantes.
El curso será dictado por el Felipe Quiero Silva, Data Scientist, Licenciado en Ciencias Físicas, Diplomado en Educación Superior, Mg. Mineralogía Aplicada a la Geometalurgía, PhD(C) en Ciencias Geológicas, PhD(C) Geosciences and Natural Resource Management.
Al finalizar el curso los participantes podrán:
- Comprender el lenguaje y conceptos básicos de Machine Learning.
- Aplicar los principales conceptos y herramientas a utilizar en un análisis exploratorio de datos mediante el uso de lenguaje Python.
- Identificar y explicar los tipos de aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Reforzado utilizados en Machine Learning.
- Analizar, implementar y aplicar los algoritmos más usados de Machine Learning a través de lenguaje de programación Python a ejemplos prácticos.
Los participantes deben contar con:
- Un computador con conexión a internet
- Una cuenta Gmail
Este curso práctico es perfecto para aquellos que buscan mejorar su comprensión de cómo el Machine Learning se aplica en la industria de la geología y la minería. Con Python como lenguaje de programación, explorarás cómo usar técnicas de Machine Learning para analizar y entender conjuntos de datos complejos de manera más eficiente y efectiva.
Enfocado en cómo aplicar técnicas de regresión, clasificación y agrupamiento para identificar patrones en grandes conjuntos de datos, y cómo visualizar los resultados. También se explorará cómo aplicar técnicas de aprendizaje no supervisado, supervisado y profundo (deep learning) para mejorar la precisión en la toma de decisiones.
El valor de la inscripción es de $ 300.000 CLP para público general (385 USD para pago desde el extranjero). Al finalizar el curso se entregará un certificado a todos los participantes que hayan completado el programa y actividades correspondientes.
Para formalizar la inscripción se debe realizar transferencia a la siguiente cuenta, enviando el correspondiente comprobante al correo:
- Cuenta Corriente Banco Estado
- Nombre: Sociedad Geologica De Chile Otec Spa
- RUT: 047.932-0
- Nº de Cuenta 000179231085
- Correo confirmación: otec.geologica@gmail.com
También existe la posibilidad de pago mediante tarjeta de crédito: https://mpago.la/1LFHJJw
Además, se debe completar el siguiente formulario con datos del/la participante: https://forms.gle/641M2gZ8Hc9BoUKM9
Contenidos:
- Presentación del curso
- Introducción a la Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Definiciones y conceptos fundamentales de Machine Learning
- Matemáticas, Estadística y Programación para Machine Learning
- Repaso de Estadística y Algebra Lineal para ML
- Pre procesamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos
- Inferencia estadística
- Métodos Estadísticos Multivariados
- Programación Básica en Python para ML
- Implementación computacional y problemas prácticos
- Algoritmos de Aprendizaje "No Supervizado de ML" (relator Felipe Quiero)
- Introducción al aprendizaje no supervisado
- Algoritmos de clusterización de ML
- Análisis de Conglomerados
- K-Means Clustering
- Implementación computacional y problemas prácticos
- Algoritmos de Aprendizaje "Supervisado de ML" (relator Felipe Quiero)
- Introducción al aprendizaje supervisado
- El problema de clasificación
- Algoritmos de clasificación de ML
- El problema de regresión
- Algoritmos de regresión de ML
- Implementación computacional y problemas prácticos
- Introducción al Deep Learning (relator Felipe Quiero)
- Introducción al Deep Learning
- Redes Neuronales Artificiales
- El Perceptron
- Redes Multicapas Feedforward
- Redes Autoorganizativas
- Implementación computacional y problemas prácticos
Consultas al correo: otec.geologica@gmail.com
OTEC de la Sociedad Geológica de Chile
