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FECHA

Julio 13 al 18 de
2020

UBICACIÓN

Claustro, Universidad del Rosario
Calle 12C No. 6-25
Bogotá D.C. Colombia

CONTACTO

macc@urosario.edu.co.
+(571) 297 0200 Ext: 4062

Actualización COVID19: debido a la pandemia que estamos atravesando, el workshop Learning Machine Learning se reprogramará.

Actualización COVID19: debido a la pandemia que estamos atravesando, el workshop Learning Machine Learning se reprogramará.


DESCRIPCIÓN


Learning Machine Learning 2020 (LML-2020) es un workshop de 6 días dirigido a participantes principiantes o expertos en las áreas de Data Science y Machine Learning. LML-2020 es la tercera edición de la serie de workshops que se iniciaron en el 2018 con el objetivo de Consolidar una comunidad multidisciplinaria de personas que se interesen en estos temas, que pueda solucionar de forma innovadora problemas reales con el uso de estas técnicas, y que generen una difusión más rápida de este tipo de tecnologías en el país.

LML 2020 está orientado a un público multinivel y multidisciplinario, por lo cual la metodología de las clases es teórico-práctica, lo que garantiza una transferencia del conocimiento adquirido en las clases. El curso comenzará impartiendo unas bases de estadística y de programación en Python, y terminará con los fundamentos de aprendizaje por refuerzo.


VERSIONES ANTERIORES

 


CONFERENCISTAS

*Sujeto a cambios.


Rafael Martínez

Ricardo García Castro

Juan Fernando Pérez

Alexander Caicedo

Luis Felipe Giraldo

German Obando


AGENDA

Fechas: 13 a 18 de julio de 2020
*Agenda sujeta a cambios.
 
Lodos de patrocinadores

 

ALOJAMIENTO


Bogotá, Colombia

Claustro, Universidad del Rosario Calle 12C Nº 6-25

Dónde alojarse

Aquí podrá ver la oferta de hoteles
cercanos al lugar del Congreso





ORGANIZADORES

Valérie Gauthier Umaña

Juan Fernando Pérez

Alexander Caicedo

Germán Obando

Departamento de Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación - MACC
Escuela de Ingeniería Ciencia y Tecnología
Hub de Innovación y Transferencia - HINNT
Universidad del Rosario

Rafael Martínez

Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics

Luis Felipe Giraldo

Universidad de los Andes


ORGANIZAN

EN COLABORACIÓN CON

Smiley face

PATROCINADORES

Si está interesado en patrocinar este evento, toda la información puede encontrarla aquí.