REDES CONVOLUCIONALES EN TENSORFLOW
REDES CONVOLUCIONALES EN TENSORFLOW

CURSO COMPLETAMENTE ON-LINE

* Clases teóricas
* Ejercicios prácticos
* Evaluaciones

Horario: viernes de 18.30 a 21.30
Comienzo: viernes 29 de mayo
Horas: 12 en cuatro clases de tres horas

ARANCEL: $4900

Si sos un desarrollador que desea construir algoritmos de Inteligencia Artificial poderosos y escalables, este curso te va a ayudar a entender las herramientas necesarias para construirlos. Mostraremos las mejores prácticas para usar TensorFlow, un framework open source para machine learning muy popular. Veremos técnicas avanzadas para mejorar los modelos de Computer Vision. Exploraremos cómo trabajar con imágenes del mundo real con formas y tamaños diferentes, visualizaremos el camino de una imagen a través de la convoluciones para entender cómo "ve" la información una computadora, plotearemos la pérdida y el accuracy
y exploraremos estrategias para prevenir el overfitting, como data augmentation y dropout.

Finalmente, daremos una introducción a transfer learning y cómo se pueden extraer los features aprendidos de los modelos.

Veremos los principios fundacionales de Machine Learning y Deep Learning. Mostraremos cómo usar TensorFlow para implementar esos principios para que puedas comenzar a construir modelos escalables para aplicarlos a problemas del mundo real.

El objetivo es desarrollar un entendimiento profundo sobre cómo trabajan las redes neuronales.

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 especialización en Deep Learning y Tensorflow in practice de Coursera. Es presidente de la Cooperativa de Trabajo BackPropagation Limitada.
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