Python: Maschinelles Lernen, Optimierung und Anwendungen

Ziele

1. Geben Sie eine Einführung in die Programmiersprache Python und ihre Hauptmodule (Numpy, Scipy und Matplotlib).

2. Einführung in Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Techniken des maschinellen Lernens aus einer theoretisch-praktischen Perspektive unter Verwendung des Scikit-Learn-Moduls in Python.

3. Einführung in metaheuristische Optimierungstechniken basierend auf Trajektorie und Bevölkerung aus einer theoretisch-praktischen Perspektive unter Verwendung des DEAP-Moduls in Python.

4. Einführung in Deep-Learning-Techniken aus einer theoretisch-praktischen Perspektive, einschließlich Fully Connected Networks, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

5. Einführung in Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning.

6. Kommerzielle Anwendungen.

Kompetenzen

- Fähigkeit, Probleme mit Initiative, Entscheidungsfindung und Kreativität zu lösen sowie Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten zu kommunizieren und zu vermitteln.

- Fähigkeit zu erkennen, wann Informationen benötigt werden, wo sie zu finden sind, wie man ihre Eignung beurteilt und sie je nach Problem angemessen nutzt.

- Dass die Studierenden wissen, wie sie das erworbene Wissen anwenden können und in der Lage sind, Probleme in neuen oder wenig bekannten Umgebungen innerhalb breiterer (oder multidisziplinärer) Kontexte zu lösen.

- Dass die Studierenden über die Lernfähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, ihr Studium weitgehend selbstgesteuert oder autonom fortzusetzen.

Bewertungsverfahren
Anwesenheit, Tests, Arbeit

Anforderungen

Besondere Voraussetzungen für die Zulassung zum Studium : Absolventen sowie Master- und Doktoranden; Auch alle Interessierten mit Vorkenntnissen in der Programmierung (Python nicht erforderlich).

Auswahlkriterien für Studenten: Reihenfolge der Voranmeldung.

Ist für den Zugang zu diesem Kurs ein Universitätsabschluss erforderlich? :NEIN.

Adresse

Fördereinheit: Höhere Technische Hochschule für Ingenieurwissenschaften.

Studienleiter: Herr Sergio Luis Toral Marín.

Abteilung des Direktors: Elektrotechnik.

Lieferung

Unterrichtssprache: Spanisch.

Lieferort: Höhere technische Ingenieurschule (Ingenieurzentrum).

Information

Telefon: 954481293

E-Mail: storal@us.es