CURSOS - UNI

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Hugo Vega

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Jan 14, 2009, 1:08:09 PM1/14/09
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Saludos Amigos
Espero sea de vuestro interes
 

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA

CENTRO DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIONES
 

CURSOS LIBRES DE VERANO [WINDOWS-1252?]– FULL DAY

Minería de Datos y Redes Neuronales
 

PRESENTACIÓN

La minería de datos es el proceso de descubrir conocimiento desde bases de datos, mediante un proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Descubrir conocimiento implica buscar patrones de comportamiento aún no conocidos en los datos. El conocimiento se puede manifestar como: patrones, reglas de conocimiento, asociaciones, grupos, restricciones, tendencias, etc. Los dominios de aplicación pueden estar en empresas comercializadoras, de producción, finanzas, energía, gobierno, etc.
 

OBJETIVO DE LOS CURSOS

Al final del curso los alumnos estarán en capacidad de:

  • Comprender el proceso de la minería de datos para extraer conocimiento desde base de datos y la aplicación de estas técnicas a la solución de problemas de reconocimiento de patrones, clasificación y pronóstico

  • Diseñar, desarrollar y analizar programas de software para el análisis de datos, tales como reglas de conocimiento, asociaciones, grupos, restricciones, tendencias, patrones, etc.

  • Comprender, diseñar y desarrollar programas de software para el reconocimiento de patrones usando redes neuronales artificiales, considerando criterios de rendimiento.

 

DOMINIOS DE APLICACIÓN.

  1. Bolsa de compra. Determinar productos vendidos simultáneamente o eventos que ocurren en simultáneo.

  2. Deserción de clientes, alumnos. Identificar factores que explican la deserción y anticipar futuros casos.

  3. Riesgo crediticio. Pronosticar aquellos clientes que van ha hacer default en los siguientes meses.

  4. Pronóstico de demanda. Pronosticar la demanda futura de productos o de efectivo.

  5. Detección de fraude. Identificar transacciones o actividades sospechosas de fraude [WINDOWS-1252?]– suscripciones, tarjetas de crédito, tarjetas telefónicas.

  6. Web mining. Análisis de la actividad en páginas web, por patrones de uso.

  7. Campañas de marketing. Análisis de la efectividad de campañas de marketing, selección de clientes con mayor probabilidad a responder a la promoción.

 

DURACIÓN

Cada curso dura 16 horas y se desarrolla durante el fin de semana (sábado y domingo) de 9.00 AM a 13:00 PM y de 14:30 PM a 18.30 PM.
 

VACANTES

24 alumnos por cada curso.
 

PRE-REQUISITOS

  • Conocimientos básicos de bases de datos.

  • Conocimientos básicos de estadística.
     

BENEFICIOS ADICIONALES

  • Se sortearan 2 asesorías de 2 horas in-house para consultas adicionales.

  • CD conteniendo el software libre sobre redes neuronales y minería de datos.

  • CD con e-books.

  • Material impreso y en CD.

  • Certificado de asistencia.
     

HORARIOS

Curso

Primer Grupo

Segundo Grupo

Introducción a las Redes Neuronales y aplicaciones de Redes Neuronales a problemas de clasificación y pronóstico

17 y 18 de enero

 

31 de enero y 1 de febrero

Introducción a la Minería de Datos y Aplicaciones de Minería de Datos con SQL Server DataMining y Excel

24 y 25 de enero

 

7 y 8 de febrero

 


LUGAR

Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones (CTIC-UNI)

Av. Túpac Amaru 210 [WINDOWS-1252?]– Rímac, Puerta No 5, Campus UNI
 

INSTRUCTORES

Samuel Oporto Díaz (sopo...@uni.edu.pe)

Magíster en Inteligencia Artificial - ITESM. Ingeniero de Sistema - UNI. Jefe del Proyectos en el Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones [WINDOWS-1252?]– CTIC-UNI. Investigador Principal del Instituto de Investigación de la FIIS-UNI. Docente del curso de Inteligencia Artificial en la UNI, USMP y UPC. Docente del Curso de Minería de Datos en el IIFIIS. Investigador en Ciencias de Computación con publicaciones en: IJCNN-2007 of August 2007 Orlando, FL, USA. ICAIPR of July 2007 Orlando, FL, USA. ICIAR2005, Toronto [WINDOWS-1252?]– Canada. LNCS-2005, Springer Journal [WINDOWS-1252?]– Canada. CLEI2004 Lima-Perú y CLEI2006 Santiago de Chile. Consultor en Sistemas Inteligentes y Sistemas Autónomos. Gerente General KASPeru.
 

Hugo Vega Huertas (hugoveg...@hotmail.com)

Candidato a Doctor en Ingeniería de Sistemas [WINDOWS-1252?]– UNFV. Lic. en Ciencias de la computación UNMSM. Curso Internacional de Ingeniería Mecatrónica [WINDOWS-1252?]– ROBÓTICA CENAD- MEXICO.
 

Iván Aquino Morales (iva...@gmail.com)

Bachiller en Ingeniería de Sistema - UNI. Docente del Curso de Minería de Datos en el IIFIIS. Investigador del Instituto de Investigación de la FIIS-UNI. Publicaciones de Data Mining en: IJCNN-2007 en Agosto 2007 en Orlando, FL, USA. ICAIPR en Julio 2007 en Orlando, FL, USA. CLEI en Agosto 2006 en Santiago de Chile. Consultor en Sistemas Inteligentes. Sub-Gerente KAS.
 

CONTENIDO DE LOS CURSOS

Minería de Datos [WINDOWS-1252?]– Introducción (1er día)

  • Introducción a la minería de datos. Introducción a la minería de datos y Metodología CRIPS

  • Entendimiento de los datos. Fuentes de datos, estadística descriptiva y selección de los datos

  • Preparación de los datos. Limpieza de datos, transformación de datos y selección de características

  • Clasificación. Árboles de decisión y redes neuronales

  • Regresión. Introducción a modelos de regresión, introducción a las Redes Neuronales para regresión, red de retro-propagación
     

Minería de Datos - Aplicación (2do día)

  • Clasificación con Excel 2007 y SQL Server Data Mining. Entendimiento del negocio, entendimiento de los datos: Usando el Data Preparation.

  • Preparación de los datos: Usando el Data Preparation y el Table Analyzis. Modelado: Usando el Data Modeling. Evaluación: Usando el Accuracy and Validation. Despliegue: Usando el Model Usage.

  • Taller de Clasificación. Entrega y Explicación del Caso. Resolución del caso.

 

Redes Neuronales [WINDOWS-1252?]– Introducción (1er día)

  • Introducción a las redes neuronales. Neuronas Naturales. Neuronas Artificiales. Arquitectura de Redes Neuronales. Aplicaciones.

  • Reconocimiento de Patrones. Patrones. Aprendizaje. Tipos de aprendizaje. Ejemplos.

  • Red perceptron. Arquitectura de la red, algoritmo de aprendizaje, espacios linealmente separables. Aplicaciones. Ejercicios.

  • Redes de retro-propagación. Arquitectura de la red, algoritmo de aprendizaje, mapeos de espacios, estrategia de aprendizaje.

  • Análisis de redes de retro-propagación. Sub-ajuste, sobre-ajuste, saturación de la red neuronal.
     

Redes Neuronales- Aplicación (2do día)

  • Perceptron simple [WINDOWS-1252?]– clasificación de alumnos.

  • Preceptron múltiples salidas- clasificación de imágenes.

  • Red de retro-propagación [WINDOWS-1252?]– clasificación de minucias en una huella digital

  • Red de retro-propagación [WINDOWS-1252?]– pronóstico de la demanda de efectivo en cajeros electrónicos.

 

INFORMES E INSCRIPCIONES

Centro de Tecnologías de Información y Comunicaciones (CTIC-UNI)

Av. Túpac Amaru 210 [WINDOWS-1252?]– Rímac, Puerta 5

Lunes a Viernes de 9.00 am a 13:00 pm y de 2.00 pm a 5:00 pm

483-1070, 481-2559 y la central 481-1070 anexos 258 o 458

Email: sopo...@uni.edu.pe
 

INVERSIÓN

Público en General                : S/. 700.00 (2 cursos 15% descuento o si participa con otro alumno)

Docentes Universitarios(*)  : S/. 450.00

Egresados UNI (*)                : S/. 350.00

Alumnos Universitarios(*)    : S/. 300.00

(*) Enviar escaneado una copia de carné universitario u otro documento que demuestre su condición.

 

FORMAS DE PAGO

  • En caja de la UNI altura de la puerta 3, indicar el código "CTIC Capacitación".

  • Por depósito en la Cuenta de Banco de la Nación 0000771309 a nombre de la Universidad Nacional de Ingeniería.

  • En el CTIC-UNI.

 

  • Luego de efectuado el pago remitir el voucher escaneado a sopo...@uni.edu.pe indicando el curso y el grupo (fechas en que recibirá el curso) para habilitar su inscripción.

  • Si desea factura indicar en el mensaje el nombre de la empresa, el RUC y la dirección, luego entregar los originales del voucher de pago.

  • Dado que tenemos vacantes limitadas, las inscripciones estarán abiertas hasta completar el cupo de alumnos.

 

Mayores referencias en            :  http://www.wiphala.net/events/ctic2008/

Ver afiche Redes Neuronales : http://www.ctic.uni.edu.pe/files/redes_neuronales.pdf

Ver afiche Minería de Datos   : http://www.ctic.uni.edu.pe/files/mineria_datos.pdf


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