Club de estudio de Lectura de Papers de Machine Learning Sesión 0

GDG CDMX

Únete a nuestra sesión informativa sobre el Club de Estudio de Lectura de Papers de Machine Learning. Descubre cómo analizar investigaciones clave, discutir avances y mejorar tu comprensión de modelos y técnicas actuales. Conoce la metodología, recursos y cómo participar en este espacio de aprendizaje colaborativo. ¡Te esperamos!

Mar 22, 12:30 – 1:30 AM (UTC)

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About this event

Club de Estudio de Lectura de Papers de Machine Learning Sesión 0

Si quieres mantenerte al día con los avances en Machine Learning y desarrollar la habilidad de comprender papers académicos, ¡este club es para ti! Te invitamos a nuestra sesión informativa, donde explicaremos en detalle cómo funciona el Club de Estudio de Lectura de Papers de Machine Learning, sus objetivos, metodología y cómo puedes formar parte de esta comunidad de aprendizaje.

¿Por qué es importante este club?

El campo del Machine Learning avanza rápidamente, y gran parte del conocimiento más reciente se encuentra en publicaciones científicas. Sin embargo, leer y entender papers técnicos puede ser un desafío, especialmente si no estás familiarizado con la estructura, el lenguaje y los conceptos matemáticos que se utilizan.

Al participar en este club, podrás:

Mejorar tu capacidad de lectura y análisis de papers: Aprenderás estrategias para desglosar artículos científicos y extraer la información más relevante.
Mantenerte actualizado con los últimos avances: Discutiremos papers clave que marcan tendencias en la industria y la academia.
Aplicar lo aprendido en proyectos reales: Identificar cómo los conceptos presentados en los papers pueden ser implementados en aplicaciones prácticas.
Desarrollar pensamiento crítico: Evaluarás metodologías, resultados y contribuciones de cada paper, mejorando tu criterio sobre lo que funciona y lo que no en el campo del Machine Learning.

¿Cómo funciona el club?

Durante la sesión informativa, explicaremos en detalle la metodología del club, el formato de las reuniones y los recursos que utilizaremos. Algunas características clave incluyen:

🔹 Selección de papers: Cada semana se elegirá un paper relevante de Machine Learning. Se priorizarán artículos influyentes, revisiones de estado del arte y papers con aplicaciones prácticas.
🔹 Lectura guiada: Se proporcionarán recomendaciones sobre cómo abordar la lectura, incluyendo estrategias para entender secciones clave como introducción, metodología y resultados.
🔹 Discusión en grupo: Cada reunión incluirá una discusión sobre el paper, donde se abordarán dudas, se analizarán los puntos clave y se compartirán diferentes perspectivas.
🔹 Aplicación de conceptos: En algunos casos, se complementará la lectura con ejemplos prácticos o implementaciones de código.
🔹 Colaboración y networking: Una vez por mes tendremos un espacio ideal para conectar con otros entusiastas, investigadores y profesionales del Machine Learning.

¿Quién puede unirse?

Este club está dirigido a cualquier persona interesada en Machine Learning que desee mejorar su capacidad de lectura y comprensión de papers académicos. No es necesario ser un experto, pero sí tener:

Conocimientos básicos de Machine Learning para comprender conceptos fundamentales.
Interés por la investigación y la lectura académica.
Disposición para analizar y discutir papers en grupo.

Si alguna vez has querido profundizar en la literatura científica de Machine Learning pero no sabías por dónde empezar, este club es la oportunidad perfecta para aprender en comunidad.

¿Cómo participar?

En la sesión informativa explicaremos los pasos para unirse al club, las fechas de inicio y la dinámica de las reuniones. También responderemos cualquier pregunta sobre el programa y los temas que abordaremos.

🔹 Fecha y hora: Viernes 7 de Marzo de 2025.
🔹 Lugar o modalidad: Virtual
🔹 Requisitos: Ganas de aprender, curiosidad por la investigación y compromiso con la lectura y discusión en equipo.

¡No te pierdas esta oportunidad de fortalecer tus habilidades de lectura académica y estar al día con los avances en Machine Learning! 🚀

Organizers

  • Malinali Becerril

    GDG Organizer

  • Monica Canaza

    GDG

  • Tonio Guzman

  • Enrique Diaz

    Codeflux AI

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