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Temario del curso

Estado actual de la tecnología

  • Aplicaciones actuales
  • Aplicaciones potenciales

IA basada en reglas

  • Simplificación de la toma de decisiones

Machine Learning

  • Clasificación
  • Clustering
  • Redes Neuronales
  • Tipos de Redes Neuronales
  • Presentación de ejemplos prácticos y discusión

Deep Learning

  • Vocabulario básico
  • Cuándo usar Deep Learning y cuándo no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Breves fundamentos teóricos de las Redes Neuronales Profundas

Deep Learning en la práctica (principalmente con 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 eficiencia y error

Casos de uso

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imágenes
  • ADAS

Requerimientos

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

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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