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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Lo que actualmente se utiliza
  • Lo que podría utilizarse potencialmente en el futuro

IA basada en reglas

  • Simplificación de decisiones

Aprendizaje Automático

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

Aprendizaje Profundo

  • Vocabulario básico
  • Cuándo utilizar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Marco teórico muy breve sobre redes neuronales profundas

Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente utilizando TensorFlow)

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

Uso en casos de ejemplo

  • 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; sin embargo, no se requiere que escriban código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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