Instructor: Fernando Crema García
A computer would deserve to be called intelligent if it could deceive a human into believing that it was human.
Alan Turing
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- [17/12/2024] Agregado contenido de Regularización a Clases y notebook a Calendario
- [26/11/2024] Agregadas clases de Regresión Logística partes 1 y 2 a Clases
- [29/11/2024] [Evaluación] Extendida fecha de entrega de Tarea 1 para el viernes 6 de Diciembre a las 11:59 p.m Caracas (GMT-4).
- [26/11/2024] Agregado Template tarea 1
- [22/11/2024] Agregada clase de Regresión Lineal parte 4: Descenso del gradiente a Clases
- [22/11/2024] Agregada clase de Regresión Lineal parte 3: Scikit-Learn vs Numpy a Clases
- [15/11/2024] Agregada clase de Regresión Lineal parte 2: Formulación a Clases
- [15/10/2024] Publicado notebook de Regresión lineal en Calendario.
- [15/10/2024] [Evaluación] Tarea 1 publicada en Asignaciones.
-
- [11/11/2024] Creado grupo de comunicación en Telegram
- [10/11/2024] Agregada clase de Regresión Lineal parte 1: Derivación a Clases y ML Book será actualizado luego de clase 2.
- [07/11/2024] Solucionado link que abre los Notebooks de ML Book en Google colab
- [07/11/2024] Agregada sección Zoom con link y horario de las llamadas. Actualizado Notebook en ML Book con Clase 2.
- [06/11/2024] Publicado video de Clase 2: Álgebra lineal (06/11/2024) en sección Clases
- [31/10/2024] Actualizado el ML Book con clase 1: Introducción a ML y notebook agregado en Calendario.
- [30/10/2024] Publicado video de Clase 1 (30/10/2024) en sección Clases
- [29/10/2024] Creada página de la materia para II-2024. Bienvenidos!
Zoom
| Día | Hora | Link |
|---|---|---|
| Miércoles | 9:00 am Caracas | Zoom link |
| Miércoles | 1:00 pm Caracas | Zoom link |
Calendario
| Fecha | Tema | Material | Nota | Acuerdos |
|---|---|---|---|---|
| 17/12/24 | 03 Regularización: Lasso y Ridge | Notebook 03: Regularización | ||
| 27/11/24 | 02 Regresión Logística | Notebook 02: Log 01 | Deducción de función de pérdida L | Calcular gradiente de L |
| 22/11/24 | 01 Regresión Lineal: Descenso del gradiente | Notebook 01: RL 4 | Tarea de RL 2 resuelta la mitad | |
| 20/11/24 | 01 Regresión Lineal: Scikit-Learn vs Numpy | Notebook 01: RL 3 | ||
| 15/11/24 | 01 Regresión Lineal: Formulación | Notebook 01: RL 2 | Revisar tarea al final | |
| 08/11/24 | 01 Regresión Lineal: Derivación | Notebook 01: RL 1 | El notebook contiene solamente Definción, Objetivo y función de pérdida | Montar todos los notebooks como vistos en clase |
| 06/11/24 | 00: Repaso Álgebra lineal | Notebook 00: AL | Clases del viernes serán a la 1 pm Caracas | |
| 31/10/24 | 00: Introducción a ML | Notebook 00: ML | Clase del viernes 01/11/2024 suspendida | |
| 29/10/24 | Introducción: Inteligencia | Video de Francois Chollet | Lectura interesante Turing: paper de Alan Turing |
|
| 29/10/24 | Nota informativa | Pdf - Nota informativa |
ML book
Este semestre buscamos escribir un pequeño libro del contenido del curso usando los notebooks vistos en clase. La versión preliminar está disponible en ML Book e irá cambiando a medida que avanza el curso.
Evaluaciones
| Tareas y asignaciones | Exámenes | Proyectos | Total |
|---|---|---|---|
| 30% | 40% | 30% | 100% |
Proyecto
| Todos los Grupos | |
|---|---|
| Fecha | Por definir |
| Asignados | Por definir |
Exámenes teóricos
| Parcial 1 | Parcial 2 | |
|---|---|---|
| Fecha | Por definir | Por definir |
| Temas | Tema 1, Tema 2, Tema 3 y Tema 6 (para regresión y clasificación). | Todos |
| Link | Por definir | Por definir |
Asignaciones
| Tarea 1 | Tarea 2 | Tarea 3 | |
|---|---|---|---|
| Fecha | 06/12/2024 | Por definir | Por definir |
| Temas | Python y bases de Regresión | Por definir | Por definir |
| Link | Tarea 1 | Por definir | Por definir |
| Material | Template tarea 1 | ||
| Nota |
Código de honor
Pueden (y aliento fírmemente) discutir con otros estudiantes del curso sobre los proyectos y laboratorios. Sin embargo, debe entender bien sus soluciones y cada entregable debe ser personal o grupal, de tal manera que esté escrito de forma aislada.
El grupo docente se reserva el derecho de interrogar sobre laboratorios, exámenes y proyectos.
Qué podemos hacer?
- Discutir cómo implementar un algoritmo.
- Qué tipo de bibliotecas usar?
- Cómo puedo instalar un framework?
Uso de internet
También puedes consultar Internet para obtener información, siempre que no revele la solución. Si una pregunta te pide que diseñes e implementes un algoritmo para un problema, está bien si encuentras información sobre cómo resolver un problema pero no está bien si buscas el código o el algoritmo para el problema que te están preguntando.
Proyectos
Para los proyectos, puedes hablar con otros alumnos del curso sobre dudas sobre el lenguaje de programación, librerías, algún tema de API, etcétera, pero tanto las soluciones como la programación deben ser tuyas.
Uso de LLM
Lo mismo se aplica a las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Bard, Bing, etc. Estas pueden ser herramientas útiles en tu trabajo. Sin embargo, el uso de dichas herramientas cuando no esté explícitamente permitido será tratado como plagio y está estrictamente prohibido.
Cualquier duda pueden contactar al grupo docente.