Deep Learning con MATLAB


Descripción general

Actualmente las empresas están digitalizando sus procesos y almacenando grandes cantidades de datos provenientes de distintas fuentes como bases de datos, historiadores, archivos de texto, sensores IOT, entre otras. El reto está en procesar y analizar los datos para obtener valor de estos. 

Deep Learning (Aprendizaje Profundo), uno de los impulsadores principales de la revolución de la inteligencia artificial, son técnicas para encontrar patrones en los datos y diseñar modelos de predicción o clasificación. Estos algoritmos son fundamentales para resolver problemas en áreas como la autonomía de vehículos, producción y comercio de energía, control de procesos, visión por computadora, computación financiera, y manufactura, entre otras. 
 
En este seminario, exploraremos los fundamentos de Deep Learning usando MATLAB®. Mostraremos las diferentes técnicas disponibles en MATLAB para explorar sus datos rápidamente, evaluar algoritmos, y comparar resultados para poder encontrar la mejor solución a su problema.

Lo más destacado

Se destacan los siguientes temas: 

  • Acceso y manejo de colecciones grandes de datos 
  • Creación, análisis, y visualización de redes neuronales profundas 
  • Herramientas interactivas para etiquetar datos, editar y diseñar redes 
  • Importar modelos de otros entornos (Keras-TensorFlow, Caffe, etc) 
  • Uso de redes pre-entrenadas para realizar nuevas tareas a través de Transfer Learning 
  • Aceleración del entrenamiento y ejecución de los modelos predictivos usando computo paralelo, GPUs y nubes. 
  • Despliegue de los modelos a sistemas de producción y sistemas embebidos

A quién va dirigido

Profesores de facultad, investigadores y estudiantes

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