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Taller Nivel φ : Inteligencia Artificial Imagenes con Python, TensorFlow, Keras

Oct 22, 2019 · Mexico City, Mexico

Taller Nivel φ (phi = 1,[masked]): Inteligencia Artificial principios básicos con TensorFlow, Keras utilizando Python y cuadernos Jupyter, con un enfoque de redes neuronales CNN, Convolutivas, para problemas con Imagenes

Nota: El nivel es el número áureo φ (phi)

Martes 22 de octubre 2019
De 5pm a 9pm

INVERSIÓN: 2,000 + i.v.a.

Para CFDI, favor enviar datos fiscales

BBVA Bancomer

CLABE:[masked]

Atentamente

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

Objetivo

Ofrecer un panorama con ejemplos funcionando en una máquina virtual de las principales áreas del conocimiento de Inteligencia Artificial

Temas

Introducción a redes neuronales, con ejemplo Números Manuscritos MNIST, y red neuronal para Predicción numérica

Las redes CNN (Convolutive Neural Networks), y su uso para problemas de Imagenes

Detección de caras por HOG Versus CNN

Uso del modelo CNN de red VGG16 previamente entrenada en aplicaciones

Instrumentación de algoritmos CNN solo con TensorFlow

Instrumentación de algoritmos CNN con Keras y TensorFlow

Introducción

El uso de TensorFlow como una maquina de calculo en paralelo aplicado a problemas de clasificación de imagenes con metodologias de Redes neuronales, es una de las aplicaciones mas recientes de la Inteligencia Artificial

Se proporciona una máquina virtual esta contiene: Linux Centos, Anaconda, Python, Jupyter, TensorFlow, Keras, y lecturas complementarias, que permitan a los participantes llevar a cabo prácticas y ejercicios

El participante aprenderá los principales conceptos de IA.

Generación de aplicaciones con Redes Neuronales, TensorFlow y Keras.

Se requiere conocimientos básicos de Python

Detalles

Mis primeros cuadernos Jupyter con Python en ambiente Jupyter y algunos elementos de Inteligencia Artificial

Ejemplos: detección números manuscritos, predicción numérica de valores, clasificación de imágenes con TensorFlow y Keras

Uso del modelo Histogram of Oriented Gradients (HOG) para detección de caras y Uso del modelo de red neuronal CNN para deteccion de caras. Comparacion de resultados HOG Vs CNN

Importacion del modelo VGG16 (Visual Geometry Group a 16 capas) pre-entrenado para clasificacion de imagenes y su uso

INVERSIÓN: 2,000 + i.v.a.

Martes 22 de octubre 2019
De 5pm a 9pm

Para CFDI, favor enviar datos fiscales

BBVA Bancomer

CLABE:[masked]

Atentamente

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

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