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Aprendizaje Automático Aplicado a la Biomedicina

Curso

En Bogotá, D.C. ()

$ 3.426.000 + IVA

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Horas lectivas

    40h

  • Duración

    Flexible

Escuela Internacional de Verano

Los avances en la tecnología en general, y especialmente en el campo de la biomedicina, cada vez permiten un mayor acceso a todo tipo de información. Todo ello hace que sea necesario generar y utilizar nuevas herramientas para el uso y tratamiento de dicha información. En la actualidad, los equipos de monitorización, diagnóstico, terapia, etc., están incorporando modelos matemáticos basados en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para la captura de datos, el uso de la información y la toma de decisiones.Con este curso se propone acercar a estudiantes y profesionales del área de la salud en la comprensión y utilización de herramientas de aprendizaje automático para la aplicación directa en cada uno de sus ámbitos. Se propone ir más allá del uso de una Toolbox, y analizar diferentes modelos e interpretar sus resultados.

Información importante

Documentos

  • EducacionContinuada EscuelaColombianaIngenieria-comprimido.pdf

A tener en cuenta

Introducir y ampliar conocimientos fundamentales de las principales técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la biomedicina; se propone proveer conceptos y criterios necesarios para la decisión de técnicas por utilizar, su aplicación, criterios de optimización y métodos de clasificación en el estudio y análisis de información relacionada con el campo de la biomedicina.

1. Introducir técnicas relacionadas con el aprendizaje automático de los sistemas.
2. Extraer parámetros específicos para cada técnica de aprendizaje automático.
3. Proveer herramientas para analizar e interpretar los resultados obtenidos.

Estudiantes de pregrado y posgrado y profesionales de las áreas de la ingeniería y la salud, interesados en conocer o profundizar su conocimiento en aprendizaje automático.

Aprendizaje automático aplicado a la biomedicina

Ampliar el conocimiento de los participantes, acercándolos al uso de nuevas técnicas para el análisis y la interpretación de datos en diferentes campos de la biomedicina, con un mayor grado de complejidad, y extraer información que con las técnicas clásicas no es posible ni evidente.

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2019

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Materias

  • E learning
  • Biomedicina
  • Introduccion
  • Técnicas
  • Aprendizaje
  • Redes
  • Artificial
  • Máquinas
  • Valores singulares
  • Optimizacion

Programa académico

CONTENIDO

  • Introducción al aprendizaje automático en biomedicina.

  • Técnicas de aprendizaje supervisado en biomedicina: redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial, regresión logística, árboles de decisión, entre otros.

  • Técnicas de aprendizaje no supervisado en biomedicina: algoritmos de clustering, PCA, ICA, descomposición de valores singulares y otros.

  • Aprendizaje profundo (deep learning).

  • Optimización y clasificación.












































































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