Redes Neuronales Convolucionales - Computer Vision
Redes Neuronales Convolucionales - Computer Vision
Horario: jueves 18 de junio de 18.30 a 21.30
Modalidad: seminario on line

ACTIVIDAD GRATUITA Y ABIERTA A TODA LA COMUNIDAD


Redes Neuronales Convolucionales

Veremos cómo construir redes neuronales convolucionales y aplicarlas a imágenes. Gracias a deep learning, computer vision está trabajando mucho mejor que hace unos pocos años y está abriendo el camino para un rango de numerosas y desafiantes aplicaciones como autos autónomos, reconocimiento facial y diagnósticos por imágenes.


PROGRAMA

Fundamentos de redes neuronales

- El perceptrón, redes shallow y deep
- Funciones de pérdida. Costo. Funciones de activación
- El descenso del gradiente - Backpropagation
- Normalización, regularización, optimizadores
- Estructurando proyectos de machine learning
- Frameworks: Keras y Tensorflow

Redes Neuronales Convolucionales

- Computer Vision: image recognition y object detection
- Operación de convolución: filtros. Detectores de borde. Padding. Stride
- Convolutions Over Volume
- Pooling: max pooling, average pooling y sumpooling
- Porqué convoluciones
- Object detection: el algoritmo Yolo
- Face Recognition
- Style Transfer

Sobre el docente: Ing. Ariel Alegre.

Ing. Civil de la UBA, especializado en Ing. de Sistemas. Es profesor en disciplinas industriales - PDI - UTN
Creador de la Tecnicatura Superior en Desarrollo de Software. Presidente fundador del Centro de Graduados FIUBA y director de cursos de dicha institución. Se ha especializado hace tres años en el campo de la Inteligencia Artificial. Cursó las especializaciones en Deep Learning y Tensorflow in Practice de Coursera.
Presidente de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada.
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