El presente curso de posgrado se llevar\u00e1 a cabo el Mi\u00e9rcoles 2 de Septiembre a horas 9:00 en el Aula E de Mec\u00e1nica, Block Decanato, 2do Piso, Ala Este. El mismo otorga cr\u00e9ditos para el Magister en Matem\u00e1tica, Magister en M\u00e9todos Num\u00e9ricos y Computacionales en Ingenier\u00eda, y Doctorado en Ciencias Exactas.\u00a0\u00a0 <\/p>\n
Profesores<\/span>: Dr. Adri\u00e1n Will – Mg. Marcela Lazarte<\/strong><\/p>\n Resumen<\/span>: El presente curso intenta dar s\u00f3lidas bases te\u00f3ricas y pr\u00e1cticas para el uso eficiente de t\u00e9cnicas de \u00c1lgebra Lineal Aplicada, incluyendo SVD, PCA, Pseudoinversa, QR, Matrices Positivas y de Markov, y sus aplicaciones principalmente a Datamining y Pattern Recognition. Espec\u00edficamente, entre las aplicaciones que se espera poder cubrir en el curso se encuentra: Se dar\u00e1 material de apoyo y consultas para los alumnos o profesionales que necesiten reforzar conceptos de \u00c1lgebra Lineal B\u00e1sica o Matlab\/Octave.<\/p>\n
\nEl \u00c1lgebra Lineal Aplicada es una rama sumamente activa de la ciencia y la tecnolog\u00eda.\u00a0 Las aplicaciones que involucran conceptos y T\u00e9cnicas de \u00c1lgebra Lineal van desde Elementos Finitos y GPS hasta Datamining, Pattern Recognition y Big Data.<\/p>\n
\n– Google’s Pagerank,
\n– El premio Netflix
\n– Estabilizacion de movimiento en c\u00e1maras digitales
\n– Reconocimiento de rostros
\n– El Cocktail Party Problem
\n– Nociones b\u00e1sicas de Map Reduce.<\/p>\n