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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Qué se utiliza actualmente
  • Lo que potencialmente podría utilizarse

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Aprendizaje Automático

  • Clasificación
  • Clustering
  • Redes Neuronales
  • Tipos de redes neuronales
  • Presentación de ejemplos prácticos y debate

Aprendizaje Profundo

  • Vocabulario básico
  • Cuándo utilizar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
  • Estimación de los recursos computacionales y el costo
  • Fundamentos teóricos breves sobre las redes neuronales profundas

Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)

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

Usos de ejemplo

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

Requerimientos

Los participantes deben contar con experiencia en programación (con cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no se requiere que escriban ningún código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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