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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Qué se utiliza actualmente
  • Qué podría utilizarse potencialmente

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Aprendizaje Automático

  • Clasificación
  • Agrupamiento
  • Redes Neuronales
  • Tipos de redes neuronales
  • Presentación de ejemplos funcionales y discusión

Aprendizaje Profundo

  • Vocabulario básico
  • Cuándo utilizar aprendizaje profundo y cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Antecedentes teóricos muy breves sobre redes neuronales profundas

Aprendizaje profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)

  • Preparación de datos
  • Selección de la función de pérdida
  • Elección del tipo apropiado de red neuronal
  • Precisión frente a velocidad y recursos
  • Entrenamiento de la red neuronal
  • Medición de eficiencia y error

Usos de ejemplo

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imágenes
  • Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS)

Requerimientos

Los participantes deben tener experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, aunque no se requiere escribir código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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