CURSO DE FORMACIÓN EN INTELIXENCIA ARTIFICIAL CON DEEP LEARNING

Información do curso

CURSO DE FORMACIÓN EN INTELIXENCIA ARTIFICIAL CON DEEP LEARNING


Tipo Curso de Formación
Código FT072104
Nome CURSO DE FORMACIÓN EN INTELIXENCIA ARTIFICIAL CON DEEP LEARNING
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Modalidade Mixta (Presencial e virtual)
Horas 53
Descrición

Este curso en una introducción práctica al Deep Learning, donde, además de las técnicas de preparación de la información, se presentarán los componentes fundamentales de una red neuronal, los procesos de diseño y entrenamiento de la red, así como su evaluación.

Todas las técnicas presentadas se reforzarán por medio de ejemplos ejecutables y ejercicios prácticos que el alumno desarrollará. 

La complejidad, tanto matemática como de programación, se reduce al mínimo gracias a la utilización del framework "Keras".

Información de contacto:  
 · Teléfono 986812222
 · Fax
 · Enderezo electrónico
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Descrición

La revolución del Deep Learning o aprendizaje profundo nos ha traído coches autónomos, traductores automáticos, conversaciones fluidas con Siri y Alexa y enormes beneficios en los mercado bursátiles. Las redes neuronales pueden jugar al póquer, al ajedrez o al go mejor que los campeones mundiales. En suma, estamos ante la que probablemente sea la tecnología más disruptiva en la economía actual y de futuro.

Este curso en una introducción práctica al Deep Learning, donde, además de las técnicas de preparación de la información, se presentarán los componentes fundamentales de una red neuronal, los procesos de diseño y entrenamiento de la red, así como su evaluación.

Todas las técnicas presentadas se reforzarán por medio de ejemplos ejecutables y prácticas que el alumno realizará. 

La complejidad, tanto matemática como de programación, se reduce al mínimo gracias a la utilización del framework "Keras".

Entidades organizadoras

Departamento de Enxeñaría de Sistemas e Automática

Información sobre o calendario (datas)

Período de preinscrición 01/11/2021 00:00 - 16/02/2022 23:59
Período de matrícula 01/10/2021 00:00 - 15/02/2022 23:59
Período de docencia 18/02/2022 - 29/04/2022

Prazas e créditos

Número mínimo de participantes 10
Número máximo de participantes 30
Créditos teóricos 2.4
Créditos prácticos 2.9

Destinatarios/as

Alumnos o profesionales interesados en introducirse en el mundo de la inteligencia artificial por medio de redes neuronales.

Obxectivos

Este curso capacitará al alumno para diseñar, entrenar y evaluar redes neuronales en procesos típicos de clasificación y regresión. También se presentarán los fundamentos de arquitecturas más avanzadas: CNN, RNN, autoencoders, etc.

Condicións de acceso

1.Titulados/as universitarios de primeiro e segundo ciclo,
2.Alumnos/as da universidade,
3.profesionais directamente relacionados coa especialidade, sempre e cando reúnan os requisitos legais para cursar estudios universitarios, e
4.de xeito excepcional e sempre que non superen o 50% do total dos alumnos do curso, poderán ser admitidos ós mesmos profesionais relacionados coa especialidade que non reúnan os requisitos legais de acceso á universidade.

Criterios de selección

Conocimientos básicos de programación en cualquier lenguaje.

Calendario

Clases de 16h a 20h, los viernes del 18 de febrero al 29 de abril de 2022, excepto el 18 de marzo y el 8 de abril.

Programa

MÓDULOS TEÓRICOS:
Programación Básica para Deep Learning
Instalación de herramientas: Google colab, VS Code, Anaconda, paquetes.
Conceptos básicos de Python, pandas, numpy y matplotlib.
Keras.
Conceptos Básicos y Componentes de una Red Neuronal
Inroducción: Tipos de aprendizaje. Perceptrón.
Funciones de activación.
Capas. Capas densas. Redes neuronales de capa única y profundas.
Funciones de pérdida y de coste.
Entrenamiento de Redes Neuronales
Tasa de aprendizaje.
Optimizadores.
Datasets.
Sobreajuste y subajuste.
Regularización.
Diseño y Evaluación de la Red Neuronal
Selección de pesos iniciales, optimizador, tasa de aprendizaje y función de pérdidas.
Inicialización de hiperparámetros.
Diseño de la red.
Rendimiento: matriz de confución, curvas ROC, Curvas Precisión-Sensibilidad
Preparación de los datos.
Aprendizaje por transferencia.
Arquitecturas: CNN, autoencoders, RNN, LSTM, GRU, GAN.
Proceso de diseño de una red neuronal.
MÓDULOS PRÁCTICOS:
Programación
Python básico.
Diccionarios.
Pandas.
Numpy.
Matplotlib.
Construcción de Redes Neuronales con Keras
Regresión.
Clasificiación.
Funciones de activación.
Entrenamiento de Redes Neuronales con Keras
Optimizadores.
Preparación y estandarización de los datos.
Regularización.
Early stopping.
Reentrenamiento de modelos.
Inicialización de pesos.
Normalización por lotes.
CNN
RNN

Modo de pagamento

El importe de la matrícula es de 220 €. El pago se hará efectivo  por tarjeta bancaria o en cualquier oficina de ABANCA, indicando el código del curso, además del nombre, apellidos y DNI del alumno/la.

Si eres trabajador por cuenta ajena en una empresa, se puede solicitar la bonificación de este curso AQUÍ, y que a tu empresa, este curso le salga GRATIS o a un coste muy reducido. Para más información sobre bonificaciones:

  • Email: info@bonificatucurso.com
  • Tfno: 986 108 164

Impartido en

Escuela de Ingeniería Industrial.

Campus Universitario Lagoas - Marcosende (Vigo).

Observacións

Podría ser imprescindible disponer de ordenador portátil propio para la realización de los trabajos prácticos del curso.

Titulación

A superación do curso dará dereito á obtención dun diploma expedido pola Universidade de Vigo.
Importe do diploma:

  • De 1 a 5 créditos: 12,02 €
  • De 6 a 10 créditos: 30,05 €
  • A partir de 11 créditos: O mesmo importe que a Consellería de Educación e Ordenación Universitaria, mediante Decreto anual, fixa para os títulos oficiais a nivel de Diplomado ou equivalentes (60,10 € no curso académico 2011/2012).

A tramitación do diploma realízase no Servizo de xestión de Estudos de Posgrao:

Edificio Filomena Dato, 2º planta
Campus de Lagoas-Marcosende
36310 - VIGO (Pontevedra)
Teléfono.: 986 81 19 50
E-mail: posgrao@uvigo.es / negociado.formacionpermanente@uvigo.es

Profesorado

Amador Rodríguez Diéguez
Dr. Ingeniero Industrial
Ingeniero de Telecomunicación
Dep. Ingeniería de Sistemas y Automática
Universidade de Vigo

Sistema de avaliación

Evaluación continua por parte del profesor

Calquera dúbida acerca dos detalles dun curso debe dirixila á dirección de dito curso. Por favor, consulte o apartado Información de contacto do curso.

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