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Intro a Inteligencia Artificial con diseño y programación de Redes Neuronales
Empieza el
17/04
Del 17/04 al 11/05. Días: 6 clases a dictarse los días Lun 17/4, Jue 20/4, Lun 24/4, Jue 4/5, Lun 8/5, Jue 11/5 — 17:00 a 20:00 GMT-3.
AR$ 147.015
- (IVA incluido)
U$D 486
- (impuestos incluidos)

Dictado por:
Lucas Bignone
AR$ 163.350-
AR$ 147.015-
(IVA incluido)
U$D 540-
U$D 486-
(impuestos incluidos)
Super Early bird
20% para los primeros 5!
hasta 11/03
Early Bird
10% para los segundos 5!
hasta 25/03
El objetivo de este curso es enseñarte a aplicar redes neuronales profundas utilizando el lenguaje de programación Python y la biblioteca TensorFlow a problemas de clasificación. El curso parte de una breve introducción a conceptos básicos de machine learning, para luego centrarse en el diseño, entrenamiento y validación de redes neuronales profundas.
Al finalizar el curso habrás aprendido los conceptos básicos de:
● Machine learning
● Redes neuronales
● Redes neuronales convolucionales
● Cómo estructurar tus proyectos de ciencia de datos y trabajar con tus propios sets
de datos
Temario
● Fundamentos de Machine learning
○ Función de costo
○ Optimización
○ Descenso por gradiente
● Fundamentos de clasificación
○ Sets de entrenamiento, testeo y validación
○ Cross-validation
○ Métricas para la medición del desempeño de modelos de clasificación
● Fundamentos de redes neuronales
○ Perceptrón
○ Backpropagation
○ Redes multicapa
○ Inicialización
● Redes neuronales convolucionales
○ Bloques convolucionales
○ Arquitecturas comunes
○ Clasificación de imágenes
● Tuneo fino de modelos
○ Overfitting y Underfitting
○ Preprocesado de datos y data augmentation
○ Optimización de hiperparámetros
○ Métodos de normalización y regularización
● Visualización de modelos
○ Visualización de arquitecturas
○ Visualización de resultados
○ Registro y caracterización de modelos.
Resultado esperado
● Los asistentes podrán implementar redes neuronales para tareas de clasificación de
datos tabulares e imágenes utilizando TensorFlow
● Los asistentes estarán capacitados para medir y evaluar el desempeño de modelos
basados en redes neuronales e implementar mejoras en los mismos
● Los asistentes serán capaces de estructurar proyectos robustos de deep learning y
aplicarlos a sus sets de datos de interés
Pre-requisitos
Conocimientos básicos de Python
Audiencia
Programadores, científicos de datos, analistas
Duración
18 horas
Comentarios
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Lenguajes de programación
Python

Doctor en Ciencias Físicas. Astrofísico, especializado en simulaciones numéricas y en técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis y entendimiento de los miles de millones de datos disponibles sobre el Cosmos.