Las empresas de todo el mundo están utilizando la inteligencia artificial para resolver sus desafíos más importantes. Los profesionales del área de la salud usan la IA para permitir diagnósticos más precisos y más rápidos en los pacientes. Las empresas de venta minorista la usan para ofrecer experiencias de compra personalizadas a los clientes. Los fabricantes de automóviles la usan para hacer que los vehículos personales, la movilidad compartida y los servicios de entrega sean más seguros y eficientes. El deep learning es un potente enfoque de la IA que usa redes neuronales artificiales de varias capas para proporcionar una precisión de vanguardia en tareas como la detección de objetos, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas. Mediante el uso del deep learning, las computadoras pueden aprender y reconocer patrones de datos que se consideran demasiado complejos o sutiles para el software escrito por expertos.
En este workshop, aprenderás cómo funciona el deep learning mediante ejercicios prácticos de visión de computación y procesamiento de idiomas naturales. Entrenarás modelos de deep learning desde cero, herramientas de aprendizaje y trucos para lograr resultados altamente precisos. También aprenderás a aprovechar los modelos de vanguardia, previamente entrenados y disponibles de forma gratuita para ahorrar tiempo y ejecutar rápidamente tu aplicación de deep learning.
Objetivos de Aprendizaje
Al participar en este workshop, lograrás lo siguiente:
- Aprende las técnicas y herramientas fundamentales necesarias para entrenar un modelo de deep learning
- Obtén experiencia con arquitecturas de modelos y tipos de datos de deep learning comunes
- Mejora los conjuntos de datos mediante el aumento de datos para aumentar la precisión de los modelos
- Aprovecha el aprendizaje de transferencia entre modelos para lograr resultados eficientes con menos datos y computación
- Genera confianza para desarrollar tu propio proyecto con un framework de deep learning moderno
Descargar la hoja de datos del workshop (PDF 318 KB)
