2026 UPRM Machine Learning-Español

2026 UPRM Machine Learning-Español Agenda

Dónde: CROEM 

Cuándo: Lunes, 8 al viernes 12 de junio de 2026

Estipendio: $600 ($120/día por 5 días) 

 

Página oficial de QuarkNet 

 

Publicaremos aquí el programa y los detalles a medida que se vayan concretando. ¡Esperamos verlos a todos!

- Adam,  Danelix, Juvenal and José

 

Time Zone

Sesión 1

Receso

Sesión 2

Eastern & Atlantic

8:00 am- 12:00 pm

12:00 m - 1:30 pm

1:30 pm - 3:30 pm

QuarkNet Coding Fellows

Danelix Cordero-Rosario cdanelix@hotmail.com, 

Juvenal Bassa, juvenal.bassa@upr.edu

Adam LaMee adamlamee@gmail.com, Lead Coding Fellow, American Physical Society

Sudhir Malik sudhir.malik@upr.edu 

José E. Cruz Escribano jcruz@ughschool.org 

Campers

Nombre

  1. Armando R. Jusino Atresino 
  1. Digna L. Rodríguez Valle 
  1. Vicmaris Lugo 
  1. Venus Vargas
  1. Alexis Rosario
  1. Denisse Roman Zea 
  1. Rene Torres
  1. Josué Soto Morales 
  1. Yadiel Antonio Rivera Ramos 
  1. Carmen Noble

 

Antes del taller

  • Recursos recnológicos
    • También necesitarás una computadora de escritorio, portátil (laptop) o Chromebook para las actividades de codificación iniciadas en una cuenta de Google que no esté vinculada a tu cuenta escolar (puede haber restricciones escolares que causen problemas). Prueba tu configuración haciendo algunas (o todas) las esta actividades de Introducción a la codificación. Si tienes algún problema con eso, avísanos y lo solucionaremos.
  • Studying
    • No necesitas leer ni estudiar antes del campamento. Pero si estás ansioso por empezar, consulta la sección “Recursos” al final de esta página para obtener ideas sobre cómo ocupar tu tiempo mientras evita otras tareas en casa.
  • Dinero y créditos de posgrado
    • Estipendio de $600 por completar la semana.
    • (opcional) 2 créditos de cursos de educación científica de nivel de posgrado a través de la Universidad de St. Francis:
    • Aunque no te matricules en el curso de posgrado, recibirás un certificado que acredita 30 horas de contacto.
  • ¿Preguntas? Envía un correo electrónico a Adam a adamlamee@gmail.com 

Objetivos del taller:

Al finalizar este módulo, podrás:

  • Explicar con tus propias palabras qué es Machine Learning (ML).
  • Distinguir entre programación tradicional (basada en reglas) y sistemas de ML (basados en datos).
  • Reconocer la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado.

Agenda

Lunes, 8 de junio

Session 1

 

(1hr) Bienvenida (8:00 am)

 

  • Romper el hielo (True/False code)
  • Programas QuarkNet y IRISH-HEP
  • FermiLab Dr. Lincoln explanation
  • Estipendios y créditos graduados
  • Planes de la semana: primero el sombrero de estudiante, luego el de maestro.


 

Receso (5min)

 

(2 hr) Qué es  Machine Learning (Documento desarrollado por Juvenal Bassa e Iliomar Rodríguez)

  • Análisis de Datos, Colab Data Analysis
  • Algunas sugerencias
    • ¡Cuando estés listo!
    • Toma descansos cuando lo necesites
    • Intercambiar roles de conductor/pasajero periódicamente.
    • Pídenos ayuda si te quedas atascado.


 

(30 min) Tiempo de exploración

  • Práctica individual


 

(30 min) Todos juntos

  • Una búsqueda en la web puede ser la mejor ayuda para la programación.
  • ¿Algún otro anuncio?

 

Session 2

 

(30 min) Orador invitado @ 1:30 PM

 

  • Dr. Sudhir Mailik,  Profesor UPRM y colaborador de CERN


 

(1 hr) Más de data Análisis

 

 

(30 min) Todos juntos

 

  • ¿Otros anuncios?
  • Dudas sobre lo aprendido

Martes, 9 de junio

Session 1

 

(30 min) Todos juntos

  • Éxitos / retos de los cuadernos de ayer
    • Recursos al final de la agenda
    • ¿Cómo puedo hacer llegar estos cuadernos a mis alumnos?

 

(2.5 hr)  Introducción al Machine Learning 2 y dataset

 

(30 min) Todos juntos


 

Session 2

 

 

STEPUP Program

 


 

(30 min) Todos juntos 

 

Miércoles, 10 de junio

Session 1

 

(30 min) Todos juntos

 

Reflexiones de ayer

  • Listas y diccionarios
  • ¡Dinerito!
    • Anne Zakas necesita tu NSS, comuníquese con ella al 574-631-2789 y deje un mensaje.
    • Si su dirección postal ha cambiado, envía un correo electrónico a Anne Zakas la nueva dirección (zakas.1@nd.edu).

 

(2 hr) Machine Learning

 

 

(15min) Todos juntos

  • Compartir los resultados
  • ¡Ponte el sombrero de maestro!

 

Session 2

 

(30 min) Orador invitado @ 1:30 PM  EDT

 

  • Guillermo Fidalgo, Estudiante PhD de Alabama University


 

(1hr ) Actividades de STEPUP

 

 

(45 min) Todos juntos

¿Otros anuncios?

 

Jueves, 11 de junio

Session 1

 

(30 min) Todos juntos

 

(1hrs) STEPUP Actividades

 

  • Acción diaria

 

  • ¡Dinerito!
    • Anne Zakas necesita tu NSS, comuníquese con ella al 574-631-2789 y deje un mensaje.
    • Si su dirección postal ha cambiado, envía un correo electrónico a Anne Zakas la nueva dirección (zakas.1@nd.edu).


 


 

(3 hr) Libreta de Machine Learning


 

Session 2



 

(30 min) Todos juntos

 

  • Excursión a laboratorios de Física de la UPRRP!!!
    • Debemos estar allí a las 12:30 pm

 

(15 min)


 

Viernes, 12 de junio

Session 1

 

(15 min) Todos juntos

 

Asesoramiento sobre la implementación de:


 

Modo Sombrero de maestro

  • Trabajen individualmente o en grupos de 2 o 3.
  • Desarrollen un plan de implementación con sus estudiantes.
  • Utilicen el formato o la estructura que prefieran.

 

(3 hrs 45min) Continúa trabajando en el plan de implementación.

  • Un buen lugar para incluir tu plan de implementación es en tu cuaderno de programación.
  • Prepárate para que otros revisen tu plan de implementación y tu actividad de programación al comienzo de la Sesión 2.
  • Si terminas tu plan de implementación, habrá una sala de trabajo en grupo para discutir los datos del CMS, si deseas revisar ese cuaderno.

 

Proyectos para plan de implementación grupal:

 

Proyecto 1

Proyecto 2

Proyecto 3

Proyecto 4

Session 2

 

(10 sec) Foto de Grupo

 

(30 min) Compartan sus planes de implementación en grupos de 4.

 

  • Asignen a alguien para controlar el tiempo, ya que el cronograma es ajustado.
  • 5 minutos para que cada participante revise un cuaderno; 5 minutos para comentarios y preguntas.
  • Participen como lo haría un estudiante. El autor puede tomar sus propias notas con comentarios.
  • Elijan brevemente UNA actividad (de las cuatro) que quieran presentar más adelante.


 

(45 min) Presentación de actividades de programación

 


 

Después del Campamento

  • Aquí están las fotos del día de la graduación.
  • Para obtener créditos de desarrollo profesional, le enviamos el certificado..

Recursos

Aprender a programar

Ciencia de datos

Física

Others Resources Data