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Taller Deep Learning - TensorFlow 2da Edición


DUOC UC (10 agosto) y GOOGLE - Parque Titanium, Torre B, piso 16 (17 agosto), GOOGLE (Avenida Costanera Sur 2730, Las Condes) y DUOC(Antonio Varas 666, Providencia)

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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 10 y 17 de agosto, a partir de las 9:30 hasta las 17:00 horas.


Día 1 ( Viernes 10 de agosto, DUOC UC, Antonio Varas 666, Providencia)

Introducción a machine learning

  • Aprendizaje supervisado y no supervisado.

  • Modelo de regresión logística.

  • Pipeline de ML (entender, preparar).

  • Recall y Precision.

  • Comparación de modelos.

  • Parámetros e hipérparamétros.

 

Introducción a Python y Data Science

  • Paradigmas de programación.

  • Origen y evolución del Data Science.

 

Uso de Jupyter notebook

  • Uso de interfaz.

  • Creación de notebooks.

  • Ejecución de comandos.

  • Introducción a numpy y scikit-learn.

 

Introducción a Deep Learning

  • Neuronas y capas ocultas.

  • Función de activación.

  • Forward y backward propagation.

  • Técnicas de dropout.

 

Algoritmos de Optimización

  • SGD

  • SGD+Momentum

  • RMSProp

  • ADAM

 

Taller de TensorFlow

  • Introducción a TensorFlow.

  • Ejemplos de deep learning con Eager.

  • Uso de TensorFlow y Keras: Iris dataset, MNIST.


Día 2 ( Viernes 17 de agosto, GOOGLE, Avenida Costanera Sur 2730, Las Condes)

Introducción al procesamiento de imágenes

  • Métodos clásicos para detección y clasificación

  • Ingeniería de features

  • Uso de Deep learning y Redes Neuronales Convolucionales (CNN).

 

Componentes y principales arquitecturas de CNN

  • Stride, padding y pooling

  • Número de parámetros y operaciones

  • LeNet

  • AlexNet

  • ResNet

Taller de TensorFlow y CNN

  • Uso de red shallow para clasificación de dígitos manuscritos MNIST.

  • Uso de red profunda para clasificación de imágenes de perros y gatos.

Introducción al procesamiento de textos

  • Principales metodologías usadas:

    • Enfoque basado en reglas.

    • Data driven.

    • Aprendizaje probabilístico.

    • Deep learning.

  • Preprocesamiento de texto

  • Ingeniería de features

 

Análisis semántico

  • Word2Vec

  • t-SNE

  • Visualization.

 

Taller de Tensorflow y RNN

  • Uso de redes recurrentes para procesamiento.

  • Uso de Long Short Term Memory (LSTM).

 

Requisitos:

Conocimiento básicos en Python

*IMPORTANTE: si necesitas factura, entonces ANTES de comprar comunicate con nosotros al siguiente correo(learning@metricarts.com)

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Speakers

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.

Ricardo Castro

Software Engineer with 8 years of experience in software development for banking and astronomical research institutions. My current research areas involve development of Artificial Intelligence models to process Natural Language, Computer Vision, and finding patterns in biomedical data. I have participted in wide variety of projects in academia and industry, mainly because I am interested in the multiple uses of technology. I have also been involved in several initiaves to spread technological knowledge, both in current and previous jobs. My career focus is Artificial Intelligence in general, Machine Learning and Deep Learning in Particular. I have used many tools and techniques to work in Computer Vision, Natural Language Processing and Classification tasks.

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DUOC UC (10 agosto) y GOOGLE - Parque Titanium, Torre B, piso 16 (17 agosto)

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