Inteligencia Artificial con Deep Learning y Redes Neuronales. CUOTA RECUPERACION

Apr 28, 2018 · Mexico City, Mexico

Taller: Inteligencia Artificial con Deep Learning y Redes Neuronales Convolutivas. CUOTA DE RECUPERACION

Duración: 6 horas
Horario: 9 am 3 pm
Fecha: sàbado 28 de abril 2018

INVERSION: 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 con Python

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 Convolutivas

Temas:

Introducción a Inteligencia Artificial con Redes Neuronales

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

Modelado de Redes Neuronales para Regresion lineal

Modelado de Redes Neuronales para Regresión Logística para clasificación 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.

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

Se ofrece un conjunto de herramientas del lenguaje Python que permiten la instrumentación de soluciones de modelos matemáticos enfocados en problemas de Ciencia de Datos

Es un taller práctico en donde con ejemplos completos en operación se muestra el uso del lenguaje.

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.

Esto es a diferencia de la enseñanza tradicional de un lenguaje de programación, en donde se enseñan en los primeros pasos solo la forma de expresar números, cadenas, arreglos, matrices, flujos condicionales if/else ,,, y hasta las ultimas lecciones un programa completo en operación, casi al final del semestre después de 10 - 15 temas, ....,

En saXsa se ofrecen ejemplos completos y se entrega 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, todo en un ambiente BigData.

Demo: Arquitectura Spark con ejemplos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo (DeepLearning) para el reconocimiento imagenes con TensorFlow de Google y Keras

No se lo pierdan

Duración: 6 horas
Horario: 9 am 3 pm
Fecha: sàbado 28 de abril 2018

INVERSION: 5,000 + i.v.a.

Atentamente
Dr Gabriel GUERRERO
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