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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Tecnologías actualmente en uso
  • Tecnologías con potencial de aplicación futura

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

  • Clasificación
  • Clustering (agrupamiento)
  • Redes Neuronales
  • Tipos de Redes Neuronales
  • Presentación de ejemplos funcionales y debate

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

  • Vocabulario básico
  • Cuándo utilizar Deep Learning y cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Breve contexto teórico sobre Redes Neuronales Profundas

Deep Learning en la práctica (principalmente usando TensorFlow)

  • Preparación de datos
  • Selección de la función de pérdida
  • Elección del tipo adecuado de red neuronal
  • Equilibrio entre precisión, velocidad y recursos
  • Entrenamiento de la red neuronal
  • Medição de la eficiencia y el error

Casos de uso

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

Requerimientos

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

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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