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lunes, 27 de mayo 2019
27/05/2019
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Historial

Diploma Inteligencia Artificial con TensorFlow Aprendizaje automático para analítica de datos, visión por computadora y tratamiento de señales.

 

 

Presentación

Tensor Flow (TF) es una plataforma software para el diseño y ejecución eficiente de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning). TF permite abordar el ciclo de desarrollo de algoritmos complejos (con millones de parámetros) desde su planteamiento matemático hasta su ejecución eficiente sobre hardware heterogéneo (CPU, GPU, clusters).

 

Contenido

CONTENIDOS MÓDULO 1

Módulo  1   

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Sesión de nivelación en Python y Jupyter Notebooks.

Este módulo es nivelatorio. Consiste en recordar o tomar los elementos básicos de programación Phyton y  de gestión de Notebooks sobre  linux.

10 horas

Módulo  2 :  Introducción

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

 

Introducción a la analítica de datos con ML.

Taller: Carga, limpieza datos y generación de modelos predictivos

 

Evaluación de modelos predictivos y escenarios de datos.

Presentación de trabajo de proyecto de analítica de datos

Taller: Cross validation y estrategias para ampliación de datos

 

Cálculo simbólico y optimización matemática sobre TensorFlow.

Taller: Implementación de LR en TensorFlow

 

16 horas

Módulo  3 :   Procesamiento

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de datos

 

Redes neuronales sobre TensorFlow. Optimización batch y estocástica.

Taller: Implementación MLP en TensorFlow

 

APIs de alto nivel, monitoreo y cómputo heterogéneo en TensorFlow

Revisión avance proyectos de analítica de datos

Taller: device placement en TF y métricas sobre tensorboard

Avance autónomo de proyecto

Presentación de proyecto.

 

10 horas

CONTENIDOS MODULO 2: Analítica de imágenes con TensorFlow Aprendizaje automático para visión por computadora y tratamiento de señales.

Módulo  1   

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Introducción a las redes convolucionales (CNN) con TensorFlow.

Taller: Construcción de redes. maxpooling, dropout, batch normalization

 

APIs de alto nivel. Finetuning.

Presentación de trabajo de proyecto de analítica de imágenes

Taller: Reutilización de modelos preentrenados.

8 horas

Módulo  2 :  Introducción

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Detección, clasificación y segmentación.

Taller: Segmentación de imágenes satelitales.

Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de datos

 

8horas

Módulo  3

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Integración de información multimodal y multicanal.

Taller: Integración de metadatos e información espacial.

 

Imagen satelital e información GIS. Visualización. GeoPandas.

Taller: Creación de dataset para segmentación.

 

8 horas

Módulo  4 :   Proyecto

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Avance autónomo de proyecto 

Presentación de proyecto.

8 horas

CONTENIDOS MÓDULO 3 Analítica de series temporales con TensorFlow

Módulo  1   

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Introducción a las redes recurrentes (RNN) con TensorFlow.

Unidades LSTM y GRU.

Presentación de trabajo de proyecto de analítica de datos

 

8 horas

Módulo  2 :  Introducción

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

 

Visualización interactiva.

Taller:

Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de dato

 

8 horas

Módulo  3

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

 

Procesamiento de lenguaje natural

Taller:

Señales financieras. Remuestreo, alineamiento, etc.

Revisión avance proyectos de analítica de datos

            

 

8 horas

Módulo  4 :   Proyecto

Temáticas (principales y subtemas)

Intensidad

Avance autónomo de proyecto 

Presentación de proyecto.

8 horas

     

*Puedes inscribirte al diploma completo o por módulos

 

Tarifas Diploma completo

Tarifa Plena: $4.666.550
Tarifa Plena + pp: 4.433.222
Público UdeA: $3.733.240
Público UdeA + pp: 3.499.912
Grupos: $4.199.895
Grupos + pp: 3.966.567

 

Tarifa Módulo 1

Inicio de inscripciones:  Febrero 7

Fecha límite pronto pago: Febrero 28

 

Tarifa general: $1.850.000

Tarifa general + pp: $1.757.500

Público UdeA: $1.480.000

Público UdeA + pp: $1.387.500

Grupos: $1.665.000

Grupos + pp: $1.572.500

 

Tarifa Módulo 2

Inicio de inscripciones: Abril 2

Fecha límite pronto pago: Abril 20

 

Tarifa general: $1.850.000

Tarifa general + pp: $1.757.500

Publico UdeA: $1.480.000

Público UdeA + pp: $1.387.500

Grupos: $1.665.000

Grupos + pp: $1.572.500

 

 

Tarifa Módulo 3

Inicio de inscripciones: Mayo 14

Fecha limite pronto pago: Mayo 30

 

Tarifa general: $1.850.000

Tarifa general + pp: $1.757.500

Publico UdeA: $1.480.000

Público UdeA + pp: $1.387.500

Grupos: $1.665.000

Grupos + pp: $1.572.500

 

Inscripciones Aquí


 


Informes

Facultad de Ingeniería
Centro de Extensión Académica – CESET
Bloque 21 oficina 134
Teléfonos: 2195515 -2198608
Correo: apoyoeventosingenieria@udea.edu.co
http://ingenieria.udea.edu.co

Importante

El Centro de Extensión CESET- de la Facultad de Ingeniería se reserva el derecho de abrir la actividad en la fecha acordada, posponerla o cancelarla si no se obtiene el cupo mínimo requerido para dar inicio; también de modificar los docentes propuestos y expositores. En caso de no realizarse la actividad, los recursos recaudados por concepto de inscripción serán reembolsados según los trámites internos de la Universidad de Antioquia. Las personas solo se certificarán al cumplir el 80% de asistencia y de aprobar todas las actividades académicas propuestas.

 

muy pequeño - inscripción

 

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