Martes, 10 de noviembre de 2026
Jueves, 12 de noviembre de 2026
Viernes, 13 de noviembre de
Día 13: de : 10:00 a 14:00h.
Contenidos
Por razones ajenas a la Unidad, la sesión prevista para el día 11 de noviembre se pospone al día 13 en horario de 10:00 a 14:00h.
Fecha límite para renunciar al curso: 04/11/2026
Tema 1. Repaso de aprendizaje automático
Tema 2. Clasificación desbalanceada
Tema 3. Métodos de ensemble
Tema 4. Aprendizaje automático a partir de imágenes
Tema 5. Análisis de datos espacio-temporales
Tema 6. Predicción de series temporales
Tema 7. Explicabilidad de modelos de inteligencia artificial (XAI)
Tarea solicitada
Asistencia a sesiones síncronas.
Realización de una tarea práctica: 100%
Es necesario tener en cuenta los criterios de asistencia como parte de la evaluación del curso además de los propios que establezca el/la ponente:
Según el Plan de Formación aprobado por la Comisión de Formación e Innovación en su punto 5 (5.1) se establece con respecto a la asistencia que:
a. Cursos presenciales. En esta modalidad, las personas inscritas deberán asistir obligatoriamente a un mínimo del 85% del total de las horas lectivas en cursos de 20 o menos horas, y un 75% en cursos de más de 20 horas y superar las pruebas o actividades de evaluación (tareas) que se establezcan. El incumplimiento de este requisito implicará una evaluación negativa.
b. Cursos semipresenciales/online. En esta modalidad, se tendrán en cuenta los criterios establecidos por el formador/a para la superación de la actividad formativa (asistencia a sesiones presenciales/asíncronas, actividades, tarea, etc.)
Ponentes
- Nombre ponente/s
- Gualberto Asencio Cortés
- Institución ponente/s
- Universidad Pablo de Olavide
- Breve CV ponente/s
Profesor Titular de Universidad del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad Pablo de Olavide. Ingeniero en Informática (Univ. de Sevilla), Máster en Ingeniería y Tecnología del Software (Univ. de Sevilla), Doctorado (Univ. Pablo de Olavide) y Máster Ejecutivo en Innovación (EOI). Autor de más de 39 artículos en revistas JCR (32 en Q1/Q2) y más de 35 artículos en conferencias internacionales. Investigador en más de 12 proyectos de investigación públicos y 18 contratos de transferencia con empresas. Jefe de proyectos y científico de datos en empresa privada de IA a tiempo completo (2 años). Coinventor de una patente industrial sobre machine learning en el ámbito agronómico. 2 sexenios de investigación y 2 uinquenios.
Líneas de investigación actuales: aprendizaje automático, minería de datos, transfer learning, explicabilidad de modelos, online learning, predicción de series temporales y optimización.
Campos de aplicación: predicción de series naturales (sísmicas, calidad del aire, meteorológicas, agronómicas, …), predicción de consumo eléctrico y precios de mercado, predicción de tráfico urbano, predicción de estructuras biológicas y genómica.
Observaciones
Software Orange instalado última versión ( descarga en https://orangedatamining.com/ ). Instalar dentro estos Addons: Geo, TimeSeries, Explain, Educational, Image Analytics, World Hapiness, Prototypes, Network.
Participación del Alumnado de la Escuela de Doctorado
El alumnado de la Escuela de Doctorado podrá participar en los cursos del Plan de Formación del PDI atendiendo a los criterios publicados en el mismo.
Para ello, este alumnado deberá cumplimentar el documento de autorización de participación en estas acciones formativas para que el Vicerrectorado de Formación y Desarrollo Profesional autorice, en su caso, dicha participación. Esta solicitud será remitida a la siguiente dirección: administracion.formacion@sc.uhu.es indicando en el asunto: AUTORIZACIÓN PARTICIPACIÓN CURSO PDI: [nombre curso]. En caso afirmativo, y siempre que hubiesen plazas vacantes en el curso, el alumnado recibirá comunicación vía correo electrónico por parte de la Unidad de Formación e Innovación PTGAS/PDI, indicándole si se encuentra admitido/a al curso, o bien, en lista de reserva.
Al mismo tiempo, también, deberán cumplimentar el formulario de inscripción del curso que se publica en esta misma página.
Sin la realización simultánea de estos dos pasos, las solicitudes no serán atendidas.
Descargue aquí: Documento Autorización (recuerde no bloquear el documento para que siga siendo editable).