Capacitación CSC orientada a deep learning

El Centro de Simulación Computacional abre sus puertas en el marco del "programa de pasantías del CSC" para la capacitación en aprendizaje estadístico a efectuarse del 29/8/2022 al 21/10/2022. La capacitación constará de 10hs semanales presenciales durante 8 semanas en el CSC, ubicado en Godoy Cruz 2390 en el barrio de Palermo de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. La misma será totalmente gratuita.

De estadística probabilística al aprendizaje estadístico

Esta capacitación está a cargo del Dr. Matías Vera, docente de la FIUBA y con experiencia en la temática de machine learning y el Ing. Juan Zuloaga, CPA del instituto con vasta experiencia en programación. El objetivo general es introducir a los participantes en la temática del aprendizaje estadístico. En particular la capacitación constará de tres focos fundamentales:

1. Introducción al aprendizaje estadístico con orientación a deep learning. Utilizando los conceptos adquiridos en las materias básicas, se brinda una formación teórico-práctica capaz de introducir al pasante en la temática. A su vez, el horizonte de las prácticas está puesto en las redes neuronales profundas, una de las familias de algoritmos más demandadas en la actualidad.
2. Progamación en Python y Keras. Introduciendo al pasante desde cero en el mundo de la programación, se brindará una rápida capacitación a uno de los lenguajes más versátiles de la actualidad: Python. A su vez se capacitará en el uso de Keras, una biblioteca de redes neuronales de código abierto especialmente diseñada para posibilitar la experimentación en más o menos poco tiempo con redes de aprendizaje profundo. Sus fuertes se centran en ser amigable para el usuario, modular y extensible. A su vez se capacitará en el uso de GPUs para efectuar las correspondientes simulaciones. Adicionalmente se introducirá al pasante en el uso de LaTeX y GitHub.
3. Formación científica. Durante la estancia en el CSC, los estudiantes que participan de este programa tienen un lugar de trabajo asignado en los laboratorios del instituto, lo que les permite compartir la cotidianeidad con todos los investigadores del Centro. La presente capacitación, lejos de estar formulada como una materia de una universidad, tiene por objeto la introducción al mundo de la investigación. Durante la capacitación, el estudiante utilizará el método científico de búsqueda y lectura de trabajos publicados. Por otro lado, los participantes elaboran informes y presentaciones con rigor científico.

Requisitos de Admisión

La capacitación está orientada a estudiantes de ingeniería informática, electrónica, sistemas o carreras afines que hayan aprobado las materias correspondientes a Álgebra y Probabilidad y Estadística de sus respectivas facultades. Los cupos son limitados y se dará prioridad a los postulantes que declaren mayor disponibilidad horaria. No es necesario contar con experiencia en programación. Cabe recalcar que la pasantía es introductoria, pensada para estudiantes que acaban de terminar las materias básicas de la facultad.

Modalidad de Aprobación

Los estudiantes que aprueben la capacitación recibirán un certificado emitido por el instituto. Para aprobarlo es necesario cumplir tres requisitos:

1. Cumplir los objetivos semanales. A lo largo de las semanas se le solicitará al pasante desarrollar ciertas tareas las cuales deberán ser cumplidas en tiempo y forma.
2. Presentar un trabajo final con rigor científico. Dicho trabajo será leer, comprender y reproducir un artículo correspondiente a la temática. Puede ser con formato informe, poster o presentación.
3. Defender el trabajo final en una exposición frente a todos los miembros del instituto.

Temario

De las 80hs que dura la pasantía se destinarán aproximadamente 16hs a programación en Python, 14hs de aspectos teóricos fundacionales del aprendizaje estadístico y 50hs a prácticas profesionalizantes. Estas últimas serán talleres donde el estudiante desarrollará las prácticas guiadas por su tutor a cargo. En particular, dentro del aprendizaje estadístico se trabajarán 4 unidades básicas:

• Regresión Lineal.
• Regresión Logística.
• Análisis de Componentes Principales.
• Redes Neuronales Profundas.

donde las primeras tres son focalizadas como una forma de introducción a los algoritmos de deep-learning.

La inscripción cierra el 21/8/2022 a las 23:59hs. Puede accederse al formulario de inscripción a través del siguiente link: https://forms.gle/DfiNpwdYL9nbvZiUA

Ante cualquier duda comunicarse a m.vera@csc.conicet.gov.ar