EL INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CALIFORNIA LANZA UN CURSO GRATUITO EN LÍNEA

Todo parece indicar que el movimiento de los cursos masivos en línea ha emprendido el vuelo y es imparable. Esta vez es el Instituto Tecnológico de California, una de la mejores universidades del mundo, quien ha anunciado que abrirá inscripciones para el curso Learning from Data. Este curso será conducido por el profesor Yaser S. Abu-Mustafa y , de cuerdo a la información publicada en la pagina web, se trata de un curso real de Caltech y no de una versión desmejorada(Real Caltech course, not watered-down versión). 

Descripcion del curso: 

Este es un curso introductorio al aprendizaje de la máquina, que cubre la teoría básica, algoritmos y aplicaciones. El Aprendizaje de Máquina(ML) utiliza los datos para recrear el sistema que los generó. Las técnicas de Aprendizaje de Máquina se aplican ampliamente en la ingeniería, la ciencia, las finanzas y el comercio para construir sistemas para los cuales no se tiene una especificación matemática completa (y que abarca una gran cantidad de sistemas). El curso equilibra la teoría y la práctica, y cubre los fundamentos matemáticos, así como los aspectos heurísticos. Temas detallados se enumeran a continuación. 

Programación del curso:
Todas las conferencias son de 5:30-6:30 PM GMT, seguido por una sesión de 25 minutos de preguntas y respuestas, la programación es la siguiente:

• · Conferencia 1: The Learning Problem (Martes, Abril 3) 
• · Conferencia 2: Is Learning Feasible? (Jueves, Abril 5) 
• · Conferencia 3: The Linear Model I (Martes, Abril 10) 
• · Conferencia 4: Error and Noise (Jueves, Abril 12) 
• · Conferencia 5: Training versus Testing (Martes, Abril 17) 
• · Conferencia 6: Theory of Generalization (Jueves, Abril 19) 
• · Conferencia 7: The VC Dimension (Martes, Abril 24) 
• · Conferencia 8: Bias-Variance Tradeoff (Jueves, Abril 26) 
• · Conferencia 9: The Linear Model II (Martes, May 1) 
• · Conferencia 10: Neural Networks (Jueves, May 3) 
• · Conferencia 11: Overfitting (Martes, May 8) 
• · Conferencia 12: Regularization (Jueves, May 10) 
• · Conferencia 13: Validation (Martes, May 15) 
• · Conferencia 14: Support Vector Machines (Jueves, May 17) 
• · Conferencia 15: Kernel Methods (Martes, May 22) 
• · Conferencia 16: Radial Basis Functions (Jueves, May 24) 
• · Conferencia 17: Three Learning Principles (Martes, May 29) 
• · Conferencia 18: Epilogue (Jueves, May 31) 

Prerequisitos:Los conomientos previos recomendados para tomar este curso son: probabilidad básica, matrices y cáculo.

Metodología:

La conferencias serán transmitidas en vivo, desde una sala de conferencias de la Universidad,  a través del canal Caltech's Ustream Channel(se recomeinda banda ancha de por lo menos 1 Mbs), pero también estará disponible en las aplicaciones móviles de Upstream para dispositivos IS y Android. Para ver las conferencias en vivo no se requerirá de cuna cuenta de acceso. Para la sesión de preguntas y respuestas, los participantes pueden digitas sus preguntas en el chat que sigue a la conferencia, pero los asistentes de docencia, determinarán las preguntas que responderá el profesor Abu- Mustafa 

Para la evaluación lo que se ha indicado es que habrá tareas en línea y que se dispondrá de un tablero de puntuaciones de lo participantes.

No se ha mencionado nada acerca de la existencia de subtítulos ni acerca de la entrega de algún tipo de certificado, pero se podría suponer que, se entregará algún tipo de carta de cumplimiento con el puntaje obtenido.

Inscripciones:
Las inscripciones estarán abiertas desde el día 26 de marzo de 2012
Inicio del curso:
El curso inicia del 3 de abril de 2012