APRENDÉ A DOMINAR KERAS CON MARTÍN GAUDIO
APRENDÉ A DOMINAR KERAS CON MARTÍN GAUDIO

Horario:miércoles de 18.30 a 21.30
Horas: 12, en cuatro clases tres horas
Comienzo: martes 4 de marzo
LUGAR: sede Lima (Lima e Hipólito Yrigoyen)

HIPÓLITO YRIGOYEN 1144 - PRIMER PISO - OFICINA 3

ARANCEL DEL CURSO: $6.900
Precio abonando antes del 20 de febrero: $5.900

TRAETE TU NOTEBOOK PARA CODEAR

Las Redes Neuronales Neuronales Profundas (Deep Learning) son el conjunto de algoritmos que hoy ganan claramente en el mundo del Machine Learning. El aprendizaje automático es nuevo paradigma que está avanzando a pasos agigantados en la informática. Creado por François Chollet, Keras es un Framework escrito en Python que nos permite lograr alta productividad al diseñar modelos de Inteligencia Artificial.
Este es un curso de alto nivel, para formarse como Ingeniero en Deep Learning.

VAMOS A TRABAJAR CON GOOGLE COLAB (Jupyter Notebook en la nube).
DESARROLLAREMOS EJEMPLOS CODEÁNDOLOS EN CLASE DESDE CERO DE PUNTA A PUNTA

REQUISITOS: Programación Python

TEMARIO

Keras / Definición y características.

* Entendiendo los datos

* Tipos de datos: datos 1d,2d,3d,4d (tensores 2d,3d,4d,5d, matrices y vectores).

* Pre-procesamiento de datos (keras.preprocessing, sklearn.preprocessing)

* Bibliotecas de keras: keras.models,keras.layers,keras.optimizer.


Modelos de Keras

Sequential:


* Qué es el modelo sequential de keras

* Características y definiciones

* ANN (Artificial Neural Network) con Keras.models.Sequential.


API Funcional:


* Qué es la api funcional de Keras.

* Características y definiciones.

* Modelos complejos, (mayor control sobre los modelos)

* Extensión de los modelos


Ejemplos de modelos con keras.model.Model

* Modelos de clasificación, regresión, simple-output, multiple-output.

* Guardar modelos y matrices de pesos, adaptando modelos, modificando layers.


Evaluación y performance de modelos:


* Hiperparámetros, ploteos, history, evaluación y testeo, matriz de confusión, seaborn, matplotlib.

* Varianza, bias, overfitting, underfitting: Troubleshooting

PRÁCTICAS ::

A lo largo del curso tendrás la oportunidad de ejercitar los temas que se irán tocando en clase y autoevaluar tu avance.

SALIDA LABORAL ::

Al finalizar el curso tendrás las bases de KERAS necesarias para trabajar en Deep Learning en forma rápida y efectiva.

A QUIÉN ESTÁ ORIENTADO ::

Este curso está orientado a desarrolladores de software que deseen lograr alta productividad en el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial.

REQUISITOS ::
Programación Python.

DOCENTE: Martín Gaudio

Estudiante de Ingeniería Informática en la UNLP.
Desarrollador Python con más de siete años de experiencia.
Es socio fundador de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada.
Se ha especializado hace dos años en el área de Procesamiento de Lenguaje Natural.
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