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Seminario Redes neuronales artificiales y Deep Learning

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Detalles del programa

*La Universidad se reserva el derecho de cambio en los facilitadores, contenidos y fechas programadas
*El certificado se obtiene con el 80% de asistencia al programa académico.

¿Por qué hacerlo?

Las redes neuronales artificiales (RNA) es una de las técnicas más relevantes de la inteligencia artificial que trata de emular la manera como trabajan las neuronas del cerebro. Este enfoque se le ha denominado también conectivista pues parte, de emular el comportamiento de una neurona biológica y
“conectarla” con otras neuronas artificiales de manera similar, a lo realizado por las neuronas biológicas.

Actualmente, las RNA en algunas aplicaciones han obtenido desempeños comparables a los realizados por humanos por ejemplo en reconocimiento de imágenes y de voz.

Lo anterior se debe a una nueva metodología que ha permitido entrenar redes neuronales artificiales con muchas capas de
procesamiento denominada Deep Learning (DL). El DL es aplicado por los gigantes tecnológicos como Facebook, Google y Microsoft para sus desarrollos más como por ejemplo el reconocimiento automático de objetos en una imagen, la traducción simultánea y la detección de rostros.

Lo cierto es que las RNA con el DL hoy en día son una de las técnicas que más resultados han mostrado en la avalancha de aplicaciones de inteligencia artificial que sin darnos cuenta nos rodean.

En este curso se pretende una aproximación a los diferentes conceptos relacionados con la RNA y DL de tal manera que el estudiante tenga las bases suficientes para seguir su tránsito en el apasionante mundo de la inteligencia artificial.

¿Qué vas a obtener?

En el Seminario Redes neuronales artificiales y Deep Learning adquirirás las siguientes competencias:

  • Sensibilización respecto a las implicaciones sociales de los desarrollos que ha traído actualmente la inteligencia artificial especialmente el Deep learning.
  • Conocer y entender algunas arquitecturas de redes neuronales profundas.
  • Conocer y entender las posibles aplicaciones de las redes neuronales profundas.
  • Conocer y manejar herramientas como Tensorflow y Keras para el entrenamiento de modelos de Deep learning.
  • Visualizar posibles aplicaciones del Deep learning en el campo profesional del participante.

¿Quiénes pueden participar?

  • Sector: servicios, manufacturero, comercial, bancario, etc.
  • Tamaño de empresas: grande, mediana, pyme, etc.
  • Perfil del participante: ingenieros, técnicos, tecnólogos
  • Cargo del participante: directivo, operativo, táctico, etc.

¿Cómo vas a aprender?

  • Estudio del material específico sobre los temas y de la bibliografía complementaria.
  • Exposiciones del profesor con participación de los estudiantes.
  • Realización de actividades teórico-prácticas en clase mediante uso de software de simulación.

Plan de estudios

Módulo I
  • Redes neuronales artificiales

Módulo II
  • Deep Learning

Universidad Autónoma de Occidente
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