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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Tecnologías utilizadas actualmente
  • Posibles aplicaciones futuras

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

  • Clasificación
  • Agrupamiento (Clustering)
  • Redes neuronales
  • Tipos de redes neuronales
  • Presentación y análisis de ejemplos prácticos

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

  • Vocabulario fundamental
  • Cuándo emplear el Aprendizaje Profundo y cuándo no
  • Evaluación de recursos computacionales y costos asociados
  • Breve marco teórico sobre las redes neuronales profundas

Aplicaciones prácticas del Aprendizaje Profundo (principalmente con 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
  • Evaluación de la eficiencia y el error

Casos de uso representativos

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imágenes
  • Sistemas ADAS (Ayuda Avanzada al Conductor)

Requerimientos

Los participantes deben contar con experiencia en programación (cualquier lenguaje) y formación en ingeniería. No es necesario escribir código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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