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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • ¿Qué se utiliza actualmente?
  • ¿Qué podría utilizarse en el futuro?

IA basada en reglas

  • Simplificación de decisiones

Aprendizaje Automático

  • Clasificación
  • Agrupamiento
  • Redes Neurales
  • Tipos de Redes Neurales
  • Presentación de ejemplos prácticos y discusión

Aprendizaje Profundo

  • Vocabulario básico
  • Cuándo usar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
  • Evaluación de recursos computacionales y costos
  • Resumen teórico sobre las Redes Neuronales Profundas

Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)

  • Preparación de datos
  • Selección de la función de pérdida
  • Elegir el tipo apropiado de red neuronal
  • Precisión frente a velocidad y recursos
  • Entrenamiento de la red neuronal
  • Medición de eficiencia y errores

Casos de uso prácticos

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

Requerimientos

Los participantes deben contar con 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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