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Ciclo IA Modulo 1: TensorFlow y el reconocimiento objetos con CNN en CPUs y GPUs

Mar 30, 2019 · Mexico City, Mexico

Ciclo integral TensorFlow y sus aplicaciones en Inteligencia Artificial

Modulo 1: TensorFlow y el Reconocimiento de objetos con CNN Convolutive Neural Networks en CPUs y en GPUs. Fecha: sábado 30 de marzo 2019

Modulo 2: TensorFlow y el Análisis de series de tiempo con RNN LSTM (Recurrent Neural Networks). Fecha: sábado 13 de abril 2019

Modulo 1: TensorFlow y la Inteligencia Artificial con Deep Learning y Redes Neuronales para manejo de imágenes, identificación de objetos en tiempo real en videos para aplicaciones con CPUs y GPUs

Duración: 6 horas
Horario: 9 am 3 pm
Fecha: sabado 30 de marzo 2019

INVERSIÓN por modulo: 3,000 + i.v.a.
Los dos módulos: 5,000+ i.v.a.

Atentamente

Dr Gabriel GUERRERO

[masked]

info cel (55)[masked]

No se quede fuera de la ola AI (Artificial Intelligence), Aprendizaje Automatizado (Machine Learning), y Aprendizaje Profundo para el reconocimiento de objetos en tiempo real en video para aplicaciones industriales y de seguridad, utilizando TensorFlow en CPUs y GPUs

Hoy la Inteligencia Artificial, las Redes Neuronales y el Aprendizaje Profundo son los temas que están en todos los medios, como la nueva revolución en el mundo de las TICs

Todos quieren crear aplicaciones de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo, pero para lograr esto, primero debemos cimentar nuestros conocimientos en Aprendizaje Automatizado con Python en un ambiente de cómputo distribuido y tolerante a fallas.

El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) se considera un subcampo del Aprendizaje Automático (Machine Learning), por lo que los cimientos de DL son los conceptos y técnicas de ML.

Nosotros promovemos la ecuación

DL = (ML) ** n

Es decir, Deep Learning es un extensión que potencia a la N el ML

Este tema es el objetivo del taller: Inteligencia Artificial con Deep Learning y Redes Neuronales para reconocer objetos y en particular con la metodologia YOLO (You Only Look Once) en GPUs Nvidia

Temas:

Introducción a Inteligencia Artificial con Redes Neuronales

Repaso de conceptos básicos de Aprendizaje Automatizado (Machine Learning): Algoritmos supervisados de Regresión lineal y Regresión Logística para clasificación de imágenes

Modelado de Redes Neuronales para reconocimiento de imagenes

Uso de las herramientas TensorFlow y Keras.

Caso práctico de modelado de redes CNN (Convolutional Neural Network) para el reconocimiento de imágenes con TensorFlow y Keras, con el lenguaje Python.

Puesta en operación de la metodología utilizando un ambiente con CPUs y GPUs para reconocimiento de objetos en tiempo real

Les recomiendo vean esta platica:

https://www.ted.com/talks/joseph_redmon_how_a_computer_learns_to_recognize_objects_instantly/transcript?language=es

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system.

En este taller, se ofrece un recorrido con ejemplos del uso del lenguaje de programación Python en un ambiente interactivo Jupyter, con un enfoque de Ciencia de Datos, para la construcción de redes neuronales con TensorFlow y Keras

Esta es una metodología de enseñanza muy exitosa, en donde se enseña TOP/DOWN, es decir se ofrecen sistemas completos de operación y se muestra y explica cada uno de los elementos que permiten el funcionamiento.

En saXsa se ofrecen ejemplos completos y en una maquina virtual con los ejemplos operando, para que el alumno, los tome como platillas y pueda al termino de 6 horas poder hacer uso de estas plantillas en su problemática cotidiana.

Modulo 1: TensorFlow y el Reconocimiento de objetos con CNN Convolutive Neural Nets en GPU. Fecha: sábado 30 de marzo 2019, de 9 am a 3 pm

Modulo 2: TensorFlow y el Análisis de series de tiempo con RNN LSTM (Recurrent Neural Networks). Fecha: sábado 13 de abril 2019, de 9 am a 3 pm

INVERSION por modulo: 3,000 + i.v.a.
Los dos modulos: 5,000+ i.v.a.

Dr Gabriel GUERRERO
[masked]
info cel (55)[masked]

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