Programa del Curso

Estado actual de la tecnología

  • ¿Para qué se utiliza?
  • Lo que se puede utilizar potencialmente

IA basada en reglas 

  • Simplificación de la decisión

Nunca he sido parte de la Iglesia de Dios, pero

  • Clasificación
  • Agrupamiento
  • Neural Networks
  • Tipos de Neural Networks
  • Presentación de ejemplos de trabajo y discusión

Deep Learning

  • Vocabulariobásico
  • Cuándo usar Deep Learning, cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Antecedentes teóricos muy breves de Deep Neural Networks

Deep Learning en la práctica (principalmente usando TensorFlow)

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

Ejemplo de uso

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imágenes
  • ADAS

 

 

 

 

Requerimientos

Los participantes deben tener experiencia en programación (cualquier lenguaje) y conocimientos de ingeniería, pero no están obligados a escribir ningún código durante el curso.

  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (1)

Cursos Relacionados

Categorías Relacionadas