Curso

INTRODUCCIÓN A DEEP LEARNING

Datos básicos

Fechas de inicio y fin

Del 8/07/19 al 12/07/19

Fecha de matrícula

Actividad no disponible desde el 27/06/19


Duración

20 horas presenciales,
2 Créditos ECTS

Lugar de Impartición

Laboratorio Anita Borg, edificio 1G
VALÈNCIA

Horario

MAÑANA

De lunes a viernes de 9:30h a 14:00h, con descanso de 30 minutos de 11h a 11:30h.

Precio

200 €
150,00 € - Alumni UPV PLUS o AAA UPV
150,00 € - Alumno UPV
150,00 € - Personal UPV
200,00 € - Público en general



Temas a desarrollar

1. Introducción a Machine Learning y el Reconocimiento de Patrones.
2. Redes Neuronales Artificiales. Algoritmo de entrenamiento Backpropagation.
3. Deep Learning, qué son las Redes Neuronales de alta complejidad.
4. Deep Learning. Clasificación y Regresión.
5. Deep Learning en procesamiento de imágenes
6. Deep Learning en procesamiento de secuencias

Más información

Acción formativa dirigida a:

Alumnos de cursos avanzados del grado de informática u otras ingenierías. Principalmente tercero y cuarto, y también alumnos de máster.

Metodología didáctica:

Clases teórico prácticas.
Evaluación mediante ejercicios.

Otra información

Deep Learning es una técnica de Inteligencia Artificial que está dando buenos resultados en distintos tipos de problemas, superando los mejores resultados obtenidos con otras técnicas. Es una de las mejores técnicas para el reconocimiento de patrones y crear modelos predictivos.

Actualmente, las Deep Neural Networks también están aplicándose al análisis de datos para extraer información de manera eficiente y lo más precisa posible.

Este curso pretende ser una introducción al Deep Learning y mostrar ejemplos de aplicación de esta técnica. Que sirva para conocer en qué se fundamenta y sobre qué tipos de problemas puede aplicarse.

Este curso está pensado para recién titulados y profesionales que necesiten de estas técnicas en su trabajo.

El enfoque será teórico-práctico y se hará uso del lenguaje de programación Python. Se trabajará con las librerías TensorFlow y Keras.

Responsable de actividad

Silvia mª Terrasa Barrena

Director académico

Jon Ander Gómez Adrián

Profesorado

espacioJon Ander Gómez Adrián
espacioRoberto Paredes Palacios

Contacto

Correo electrónico

Amparo Cuesta Falomir

Promovido por

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA


Condiciones

Condiciones generales

Consulte las Condiciones generales de la actividad.

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