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Taller Deep Learning - TensorFlow


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El evento

El Taller de Deep Learning está orientado a profesionales que busquen aprender la aplicación de métodos de machine learning para la creación de modelos predictivos, en particular el uso de métodos de deep learning. Se enseñarán los conceptos fundamentales de las redes neuronales artificiales, se revisarán las principales librerías de Python usadas en deep learning y se llevarán a cabo de talleres usando el framework Tensorflow.

El taller de divide en 2 jornadas que se realizaran los dias viernes 15 y 22 de Junio, a partir de las 9:30 hasta las 17:00 horas.


Día 1 ( Viernes 15 de Junio )

  • Casos de uso de Deep Learning: Clasificación de imágenes y reconocimiento de voz.
  • Introducción al machine learning: Construcción de modelos predictivos, aprendizaje supervisado y no supervisado, features, regresión logística, random forest.
  • Conceptos básicos de redes neuronales: regresión logística, gradient descent, función de costo.
  • Redes neuronales profundas: Neuronas y capas ocultas, función de activación, pesos, forward y backward propagation, parámetros e hiper-parámetros.
  • Aspectos prácticos: dataset de entrenamiento y evaluación, bias y varianza, técnicas de dropout, regularización.
  • Jupyter notebook: Uso de interfaz, Creación de notebooks, Ejecución de comandos.
  • Librerías de análisis de datos de Python: Numpy y Pandas.


Día 2 ( Viernes 22 de Junio )

  • Principales arquitecturas de Deep learning: Redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, Arquitecturas usadas en reconocimiento y clasificación de imágenes.
  • Introducción al uso del framework Tensorflow y librería Keras.
  • Taller: Construcción de un modelo simple de clasificación de imágenes.
  • Transferencia del aprendizaje.
  • Taller: Uso de técnicas de data augmentation en Deep learning.
  • Predicción de bounding boxes, IOU, Non-maximum suppression 
  • Taller: Construcción de un modelo de detección y clasificación multiclase.

 

Requisitos:

  • Conocimiento básicos en Python
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“El machine learning es la vía de transformación principal que nos está llevando a repensar todo lo que hacemos”

Google — Machine learning: the time is now
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Speaker

Roberto Muñoz
Data Science en Metric Arts

Roberto es Licenciado en Astronomía y Doctor en Astrofísica de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Actualmente trabaja como Data Scientist en la empresa Metric Arts.
Cuenta con más de 5 años de experiencia en desarrollo de software y análisis de datos basado en SQL, Python y C ++.
Se especializa en procesamiento y análisis de datos, análisis estadístico y Machine Learning.

Sebastián Arpon
Data Science en Metric Arts

Sebastián es Licenciado en Física y candidato a Doctor en Administración de Empresas de la Universidad Adolfo Ibáñez. Trabaja como Data Scientist en la empresa Metric Arts y se desempeña como investigador en toma de decisiones con escenarios de incertidumbre.

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