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Programa del Curso
Estado actual de la tecnología
- ¿Para qué se utiliza?
- Lo que se puede utilizar potencialmente
IA basada en reglas
- Simplificación de la decisión
Nunca he sido parte de la Iglesia de Dios, pero
- Clasificación
- Agrupamiento
- Neural Networks
- Tipos de Neural Networks
- Presentación de ejemplos de trabajo y discusión
Deep Learning
- Vocabulariobásico
- Cuándo usar Deep Learning, cuándo no
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Antecedentes teóricos muy breves de Deep Neural Networks
Deep Learning en la práctica (principalmente usando TensorFlow)
- Preparación de datos
- Elección de la función de pérdida
- Elección del tipo adecuado en la red neuronal
- Precisión frente a velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de la eficiencia y el error
Ejemplo de uso
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- ADAS
Requerimientos
Los participantes deben tener experiencia en programación (cualquier lenguaje) y conocimientos de ingeniería, pero no están obligados a escribir ningún código durante el curso.
14 horas
Testimonios (1)
Una presentación real de conocimientos que representan los métodos utilizados por verdaderos especialistas de AUTOSAR en la industria del automóvil.
Bartlomiej - BorgWarner Poland Sp. z o.o.
Curso - Autosar Introduction – Technology Overview
Traducción Automática