Aprendizaje profundo (deep learning)

 

Objetivo

Enseñanza del diseño de clasificadores de imágenes en tiempo real basados en redes neuronales artificiales profundas (RNP), aplicaciones del aprendizaje profundo, Redes Neuronales Convolucionales (RNC), Reaprendizaje profundo (Transfer Learning).

Destinatarios

Profesionales en el área de cualquier ingeniería, matemáticas, física, computación, informática, mecánica, etc. Así como técnicos, académicos y docentes.

Tiempo y espacios

Cuatro Sábados de 8am-1pm (5hrs) Iniciando el 14 de abril y terminando el 5 de mayo del 2018. Av. Juárez 340, Centro, Guadalajara, Jalisco.

Costo e informes

Pago único de $5,000, informes erik.cuevas@cucei.udg.mx daniel.zaldivar@cucei.udg.mx

────

Ponentes

Dr. Erik Cuevas

Dr. Daniel Zaldívar

────

Redes Neuronales Convolucionales (RNC)

Detección de Características

Modelo preentrenado Alexnet

Detección de objetos en tiempo real con aprendizaje profundo