Estructurando Proyectos de Machine Learning
Estructurando proyectos de Machine Learning

Horario: sábados de 14 a 18
Horas: 8, en dos clases de cuatro horas
Comienzo: sábado 8 de febrero
LUGAR: sede Lima (Lima e Hipólito Yrigoyen)

HIPÓLITO YRIGOYEN 1144 - PRIMER PISO - OFICINA 3

ARANCEL DEL CURSO: $3.490
Precio abonando antes del 1 de febrero: $2.490

Aprenderás a construir proyectos de machine learning exitosos. Si aspirás a ser un líder técnico en IA y saber cómo dirigir a tu equipo de trabajo, este curso te mostrará cómo hacerlo.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

- Entender cómo diagnosticar errores en un sistema de machine learning
- Ser capaz de priorizar las opciones más prometedoras para reducir el error
- Entender configuraciones complejas de ML (mismatched training/test sets) y comparar y/o superar el rendimiento
humano
- Saber cómo aplicar end-to-end learning, transfer learning y multi-task learning

Este es el tercer curso de la especialización en Deep Learning.

PROGRAMA

SEMANA 1

Introducción a la estrategia de ML

- Porqué estrategia ML
- Ortogonalización

Configurando tus objetivos

- Una única métrica de evaluación
- Métricas de satisfacción y de optimización
- Train/dev/test distributions
- Tamaño de dev y test sets
- Cuándo cambiar los dev/test sets y las métricas

Comparando con el rendimiento humano

- Porqué el rendimiento humano
- Desvío evitable
- Entendiendo el rendimiento humano
- Superando el rendimiento humano
- Mejorando el rendimiento del modelo

SEMANA 2

Análisis de errores

- Ejecutando análisis de errores
- Limpiando datos mal etiquetados
- Construí primero tu primer sistema. Rápido, después iterás.

Mismatched training and dev/test set

- Training y testing en distribuciones diferentes
- Bias and Variance with mismatched data distributions
- Addressing data mismatch

Aprendizaje con tareas múltiples

- Transfer learning
- Multi-task learning

End-to-end deep learning

- Qué es end-to-end deep learning
- Cuando usar end-to-end deep learning

DOCENTE

Ing. Ariel Alegre.

Ing. Civil de la UBA, especializado en Ing. de Sistemas. Es profesor en disciplinas industriales - PDI - UTN. Fue uno de los fundadores del Club de Programadores. Fue uno de los creadores de la Tecnicatura Superior en Desarrollo de Software.
Fue el presidente fundador del Centro de Graduados FIUBA y actualmente es el director de cursos de dicha institución.
Hace tres años se está especializando en el campo de la Inteligencia Artificial.Cursó las especializaciones en Deep Learning y Tensorflow in practice de Coursera. Es presidente de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada.
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