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Informática · Iniciación a la informática · Tecnología de la información
Software de video
Profe fiable: Cambridge IGCSE Tecnologías de la Información y la Comunicación (0417) Resumen del plan de estudios: Los estudiantes desarrollan una comprensión de las implicaciones de la tecnología en la sociedad y las formas en que las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) pueden ayudar en el hogar, el trabajo y el mundo en general. A través de estudios prácticos y teóricos, los alumnos resuelven problemas utilizando una variedad de software común como procesadores de texto y software de presentaciones interactivas. Los alumnos analizarán, diseñarán, implementarán, probarán y evaluarán sistemas TIC, asegurándose de que son adecuados para su propósito. Se hace hincapié en el desarrollo de habilidades para toda la vida, que son esenciales en todo el plan de estudios y en su futura carrera profesional. Cambridge IGCSE Information and Communication Technology (0417) Syllabus overview Students develop an understanding of the implications of technology in society and the ways Information and Communication Technology (ICT) can help at home, work and the wider world. Through practical and theoretical studies, students solve problems using a variety of common software such as word processors and interactive presentation software. Learners will analyse, design, implement, test and evaluate ICT systems, making sure that they are fit for purpose. There is an emphasis on developing lifelong skills, which are essential across the curriculum and their future career.
Informática · Sistemas de información · Tecnología de la información
Circuitos electrónicos · Programación · Electrotécnica
Profe fiable: Magíster en Ciencia de la Computación por parte de la Universidade Estadual de Campinas (Brasil) y docente universitario en Perú. Ha participado en las conferencias más importantes de Inteligencia Artificial incluyendo ACL, NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV y CVPR, escuelas de verano como Machine Learning (MLSS), Deep Learning (DLRL) y Probabilistic ML (ProbAI). También ha participado en varios concursos de programación y posee experiencia en la preparación de entrevistas para la postulación a empresas como Google, Meta, Microsoft, entre otros. Tiene amplia experiencia en las áreas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas principalmente a visión por computador y procesamiento de lenguaje natural. Posee experiencia en la enseñanza, brindando explicaciones ilustrativas para un mejor entendimiento tanto de la parte teórica como práctica. Algunos ejemplos de ponencias impartidas: - También ha asesorado a estudiantes de diferentes países en sus tesis de graduación y maestría brindándoles la base teórica y practica con ejemplos que luego pueden utilizar para continuar con su desarrollo. Algunos de los temas que puedo ayudarte: - Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, regularización, LDA, QDA, SVMs, árboles de decisión, random forest, boosting, PCA, clustering (K-means, DBSCAN, jerárquico, GMM), redes neuronales, model selection, métricas de evaluación, MLE, aprendizaje bayesiano, data preprocessing, etc. - Deep Learning: Perceptrón multicapa (MLP), backpropagation, funciones de activación, clasificación multiclase, optimizadores (SGD, Adam, RMSProp, etc.), CNNs, arquitecturas (ResNet, DenseNet, EfficientNet, Siamese, etc), RNNs, LSTMs, Seq2seq, Atención, Transformers (BERT, GPT, ViT, etc), autoencoders, modelos generativos (VAE, GAN, Diffusion, etc.), etc. - Lenguajes: Python, C++ - Librerías y frameworks: PyTorch, Tensorflow, Keras, Huggingface, numpy, pandas, scikit-learn, sympy, etc.
Programación · Python
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