Contacta con nosotros

Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Lo que se utiliza actualmente
  • Lo que podría utilizarse potencialmente

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 funcionales y discusión

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

  • Vocabulario básico
  • Cuándo utilizar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Breve fundamento teórico sobre Redes Neuronales Profundas

Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente utilizando TensorFlow)

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

Ejemplos de uso

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

Requerimientos

Los participantes deben tener experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no se les requerirá escribir código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas