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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Uso actual
  • Uso potencial futuro

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Aprendizaje automático (Machine Learning)

  • Clasificación
  • Agrupamiento (Clustering)
  • Redes neuronales
  • Tipos de redes neuronales
  • Presentación de ejemplos en funcionamiento y discusión

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

  • Vocabulario básico
  • Cuándo usar y cuándo no usar Deep Learning
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Antecedentes teóricos breves de las redes neuronales profundas

Aprendizaje profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)

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

Aplicaciones de ejemplo

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imágenes
  • Sistemas avanzados de ayuda al conductor (ADAS)

Requerimientos

Los participantes deben contar con experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y antecedentes en ingeniería; sin embargo, no se requiere escribir ningún código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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