Deep Learning: Towards an AI-powered Industry + Mining Clinical and Genomic Data

Apr 12, 2018 · Bogotá, Colombia

Este mes tenemos el gusto de contar con la visita de Kian Katanforoosh, co-creador de deeplearning.ai, la especialización de Deep Learning en Coursera, donde dirige el equipo de ingeniería. Nos contará sobre su experiencia aplicando DL en varias industrias y el poder transformador del AI en estas. También contamos con la participación de Jennifer Vélez, especialista en Bioinformática, quien nos mostrará cómo aplicar data mining para obtener información interpretable por profesionales de la salud a partir de datos clínicos y genéticos.

El evento será patrocinado por AI Fund, el fondo creado por Andrew Ng para financiar nuevos emprendimientos en el área de inteligencia artificial.

Entrada libre. INSCRIPCIÓN INDISPENSABLE para ingresar.
* Inscripciones abiertas hasta las 12:00 pm del día del evento. *

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Deep Learning: Pivoting Towards an AI-powered Industry

In this talk, Kian will present various industrial applications of deep learning ranging from computer vision, to natural language processing, to speech recognition. Through case studies mostly inspired from his experience applying AI, the talk will give you a slightly technical overview of the state of deep learning. Finally, it will exchange views on the factors differentiating a traditional company from an AI-company, and how individuals can break into AI.

Presentador: Kian Katanforoosh

Kian is a Lecturer at Stanford University where he co-teaches with Prof. Ng a graduate level class called "Deep Learning" in the Computer Science department. He is a founding member at deeplearning.ai, leading the engineering team. He co-created deeplearning.ai's Deep Learning Specialization on Coursera, and participated in the creation of landing.ai to help enterprises transform to the age of Artificial Intelligence.
In 2017, Kian received the Walter J. Gores award, Stanford's highest award for excellence in teaching.

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Data Mining with Clinical and Genomic Data

Con el desarrollo de las tecnologías de secuención del ADN de segunda y tercera generación se hace necesario que se utilicen técnicas de minería de datos para realizar el análisis de datos clínicos y genéticos, de tal forma que sean interpretables y aplicables para los profesionales de la salud. En Colombia las tecnologías de secuenciación son relativamente nuevas, por lo tanto es necesario desarrollar nuevas metodologías de análisis distintas a las que se utilizan convencionalmente en genética humana.

Presentadora: Jennifer Vélez Segura

Licenciada en Biología con experiencia profesional en citogénetica y Bioinformática realizando análisis de exomas, estudiante de la maestría en Bioinformática de la U. Nacional, manejo de Python, bash y R.

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Patrocinador: AI Fund

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