Seminarios

MATLAB Academic Tour 2017

Machine Learning y Hardware de Bajo Coste como Arduino y Raspberry Pi

Ubicación:
Universidad de Barcelona
Lugar:
Aula Magna
Facultat de Economia i Empresa
Fecha:
Jueves 30 de Marzo
Hora:
09:30 - 13:00

Descripción general

Exploraremos los fundamentos del Machine Learning con MATLAB. A través de varios ejemplos revisaremos los flujos de trabajo típicos para aprendizaje supervisado (clasificación y regresión) y aprendizaje no supervisado (clustering), con el objetivo de detectar patrones y construir modelos predictivos a partir de los datos:

  • Clustering: Agrupar datos en grupos
  • Clasificación: Construir un modelo para predecir los grupos de nuevas observaciones
  • Regresión: Construir un modelo predictivo a partir de observaciones continuas

Cubriremos técnicas como clustering K-means, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, regresión lineal, logística y no lineal.
Nos adentraremos brevemente en técnicas más avanzadas como Deep Learning en el contexto de Visión Artificial.

Presentaremos ejemplos de Aprendizaje Basado en Proyectos con MATLAB, Simulink y Hardware de Bajo Coste (Arduino, Raspberry Pi, LEGO, dispositivos móviles…), que permiten desarrollar, simular y probar algoritmos de forma sencilla experimentando con dispositivos al alcance de los alumnos.

Proporcionaremos certificados de asistencia a este evento.

Quiénes pueden asistir

Profesores, investigadores y alumnos que estén interesados en conocer en más detalle las capacidades de MATLAB para Machine Learning o que quieran utilizar plataformas hardware de bajo coste para docencia e investigación.

Acerca del presentador o presentadores

Paola Jaramillo es Ingeniera de Aplicación de MathWorks en Eindhoven, Países Bajos. Especializada en procesamiento de señales e imágenes, y principalmente interesada en áreas relacionadas con Sensor Data Analytics y despliegue de aplicaciones en plataformas de bajo coste. Paola es Máster en Ingeniería Electrónica del Politécnico de Turín, y se ha desempeñado como investigadora en el área de R&D para IBM en Suiza, y por un poco más de 5 años para el grupo SPS de la Universidad Tecnológica de Eindhoven en Países Bajos.

Carlos Sanchis es Máster en Ingeniería Industrial y en Project Management con más de 8 años de experiencia en roles técnicos y de gestión en proyectos de simulación, I+D, electrónica, investigación y consultoría en Iberdrola, Hewlett-Packard, la Universidad Politécnica de Valencia y DevStat Statistical Consulting. Como Responsable Técnico Académico para España y Portugal en MathWorks, colabora con las principales universidades de la región en proyectos de innovación educativa, investigación y desarrollo de contenidos con MATLAB y Simulink.

Programa

Hora Titulo
Registro
30 min Uso de MATLAB en el Campus
60 min Machine Learning con MATLAB
30 min Pausa café
60 min Aprendizaje basado en proyectos con MATLAB, Simulink y Hardware de bajo coste
15 min Preguntas y respuestas