Aprendizaje automático interactivo
Keywords:
machine learning
visualización
javascript
d3
Prerrequisitos:
IIC2613
IIC2513
El objetivo de esta IPRE es implementar notebooks (jupyter, colab) o paginas web interactivas (Observable HQ) para explicar algoritmos de machine learning, tanto en la teoría como con ejemplos practicos. Buenos ejemplos de esto son:
https://observablehq.com/@clpuc/analyzing-the-design-space-for-visualizing-neural-attenti
https://distill.pub/
Se requiere experience comprobable en javascript y d3, ya sea por haber tomado el curso IIC2026 Visualizacion de Informacion, o a través de proyectos que puedan dar evidencia esta experiencia.
| Fecha de Creación | 23/01/2020 |
|---|---|
| Vacantes Disponibles | 2/3 |
| Créditos | 10 |
| Modalidad | Nota 1-7 |
|
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG |
No |
| Mentores |
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¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma |
Sí |
|---|---|
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¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible |
No: La oportunidad no ha tenido postulaciones en más de dos años. |
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¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite |
No |