Programa del Curso

Estado actual de la tecnología

  • Qué se utiliza
  • Lo que puede ser potencialmente utilizado

Reglas basadas en AI

  • Simplificación de la decisión

Aprendizaje automático

  • Clasificación
  • Clustering
  • Redes neuronales
  • Tipos de redes neuronales
  • Presentación de ejemplos de trabajo y discusión

Aprendizaje profundo

  • Vocabulario básico
  • Cuándo usar Deep Learning, cuando no
  • Estimación de recursos computacionales y costos
  • Fondo teórico muy corto a las Redes Neuronales Profundas

Aprendizaje profundo en la práctica (principalmente usando TensorFlow)

  • Preparación de datos
  • Elección de la función de pérdida
  • Elegir el tipo apropiado en la red neuronal
  • Precisión frente a velocidad y recursos
  • Red neuronal de formación
  • Medir la eficiencia y el error

Uso de la muestra

  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de imagen
  • ADAS

Requerimientos

Los participantes deben tener experiencia en programación (cualquier idioma) e ingeniería de fondo, pero no están obligados a escribir ningún código durante el curso.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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