Cursos 2019
Primer semestre
Cursos cortos
- Estadística Espacial. Profa. Liliane Bel, AgroParisTech, Francia.
Fechas: lunes 25/2, miércoles 27/2, viernes 29/2, miércoles 6/3, jueves 7/3, viernes 8/3
Horario: de 17:30 a 20
Contacto: mbourel@fing.edu.uy -
Aprendizaje Profundo por Refuerzo (Deep Reinforcement Learning). Dr. Pablo Sprechmann (Google DeepMind).Fechas: Lunes 25 de febrero al 1 de marzo 2019Horario: 9 a 12 hsContacto: mdelbra@fing.edu.uyMás información https://bit.ly/2TCWNHL
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Procesamiento de Imágenes Satelitales a Gran Escala. Dr. Gabriele Facciolo, Dr. Enric Meinhardt-Llopis (CMLA, ENS Paris Saclay, Francia)Fechas: Martes 23/04 a viernes 26/04Horario: de 8h a 12h, Facultad de Ingeniería, salón 401Contacto: pmuse@fing.edu.uy
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Métodos Avanzados de Procesamiento de Imágenes: desde fotografía móvil a la estructura atómica de proteínas. Dr. Alberto Bartesaghi, Duke University.
Fechas: 13 al 17 de Mayo de 2019
Horario: Lunes a Viernes de 9AM a 12PM
Más información
Cursos semestrales
- Análisis y control de sistemas no lineales. Responsable: Dr. Pablo Monzón. Lunes y miércoles de 14:30 a 16:30 horas. Reunión inicial: lunes 11 de marzo, 14:30 horas. (más info)
- Estadística Multivariada Computacional. Responsable: Dr. Mathias Bourel. (más info)
- Introducción a la Teoría de la Información (más info)
- Tratamiento de Imágenes por Computadora (más info)
- Estimación y Predicción en Series Temporales (más info)
- Aprendizaje Automático (más info)
- Probabilidad en dimensión alta (más info)
- Bases de Datos No Relacionales (más info)
- Optimización bajo Incertidumbre (más info)
- Métodos de MonteCarlo (más info)
- Fundamentos de Criptografía (más info)
- Visualización Científica (más info) (ignorar arancel)
Segundo semestre
Cursos cortos
Cursos semestrales
- Teoría y Algoritmia de Optimización.
- Curso-Seminario Khipu sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial.
- Seminario: R para cálculo paralelo (consultar)
- Comunicaciones inalámbricas
- Herramientas de representación tiempo-frecuencia
- Complejidad Computacional
- Teoría de la Computación
- Álgebra Lineal Numérica
- Análisis de datos en redes complejas
- Aplicaciones de la Teoría de la Información al Procesamiento de Imágenes (consultar por el dictado)
- Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
- Modelado y Optimización
- Metaheurísticas y Optimización sobre Redes
- Modelos evolutivos para la estimación de confiabilidad de redes
- Método de Elementos Finitos aplicado a la Transferencia de Calor
- Programación Funcional Avanzada
- Técnicas de Descomposición en Programación Matemática
- Técnicas de Exposición Oral y Escrita
- Estadística Matemática (CMAT)
- Herramientas para el diseño y análisis de redes de transporte urbano de pasajeros (programa)
- Reconocimiento de Patrones (No se dicta en 2019)
- Aprendizaje Profundo para Visión Artificial (No se dicta en 2019)