[general_dat] Fwd: [IMaS] Fwd: Curso Machine Learning en Ads

[Constanza S. F. de la Vega]

Hola,

Reenvío mail de Santiago Durán, profesor invitado por el Instituto de
Cálculo durante el mes de noviembre y diciembre, quien dictará la materia
optativa Machine Learning en Ads (y el correspondiente curso de posgrado).

Saludos
Constanza

---------- Forwarded message ---------
De: Santi <sgduran91 at gmail.com>
Date: sáb, 15 ago 2026 a las 20:28
Subject: Curso Machine Learning en Ads
To: Constanza Sánchez de la Vega <csfvega at ic.fcen.uba.ar>


Hola Constanza! Te envío el mail para reenviar.

Durante el cuarto bimestre voy a estar dando la materia optativa Machine
Learning en Ads como profesor invitado del Instituto de Cálculo. Nos
centraremos en cómo funciona la industria de Ads desde dentro de las redes
sociales. Les comparto un resumen de la materia, cuyo programa pueden
encontrar acá
<https://drive.google.com/file/d/1Ku6FzsCsKuphIEkpqu6uqFVGZm5SqUSr/view>.

La industria de la publicidad (Ads) en redes sociales es una industria de
> gran relevancia en el mundo tecnológico actual, donde distintos actores
> compiten, investigan y despliegan modelos de punta con resultados altamente
> precisos. Entre estos actores se incluyen gigantes como Alphabet (Google,
> YouTube) y Meta (Facebook, Instagram), pero también plataformas más chicas
> o especializadas como Reddit y Pinterest.
> ¿Cuántas veces nos preguntamos cómo funciona “el algoritmo”? En este curso
> daremos herramientas para responder esa pregunta, centrándonos en los
> sistemas de Machine Learning aplicados y en los distintos elementos que
> conforman su ciclo de vida. Estudiaremos los componentes del marketplace,
> las fases por las que pasan los ads antes de ser mostrados a los usuarios,
> modelos de predicción y ranking, modelos de Computer Vision, mecanismos de
> subastas, experimentación, MLOps, y el estado del arte en el uso de IA para
> entender y optimizar piezas publicitarias (Creative Intelligence).


No pedimos materias correlativas pero recomiendo tener conocimientos
previos de Probabilidad y Machine Learning, ya que no vamos a entrar en el
detalle técnico de todos los modelos.
La modalidad va a ser presencial, con 2 clases por semana durante 3
semanas: las semanas del 23/11, del 30/11 y del 7/12.
La inscripción todavía no está abierta en el SIU, pero les comparto un form
para que podamos ponernos en contacto y elegir los días que les vienen
mejor a todos.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScj1aBKgW4ZNCHRna5eaRKy8_k-G5_w93WcFFQYEzc0YgR7-g/viewform?usp=dialog

Gracias!!
Santi

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