Pronóstico de series de tiempo no lineales y clasificación de imágenes usando técnicas de Deep Learning

Fecha: 29 de septiembre 2022
Hora de inicio: 09:00 hrs.

Formación

El Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento te invita a participar en el curso Pronóstico de series de tiempo no lineales y clasificación de imágenes usando técnicas de Deep Learning, a realizarse el día Jueves 29 de septiembre, de 09:00 a 12:45 horas en modalidad e-learning.

 

Contenidos del taller

 

  • Introducción a la Inteligencia Artificial y Redes neuronales
    Motivación y estado del arte de la Inteligencia Artificial, definición y diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
  • Arquitecturas de redes neuronales
    Redes Neuronales y Deep Learning , definición de su arquitectura parámetros y principales algoritmos (redes neuronales recurrentes y convolucionales).
  • Transfer Learning
    Exploración del Transfer Learning: Ejemplo de los principales algoritmos utilizados en la actualidad y cómo sacar provecho de estos modelos.
  • Implementación de un modelo de Deep Learning con Python
    Una aplicación para el pronóstico de series no lineales en ciencias atmosféricas, utilizando una red neuronal profunda para combatir la contaminación atmosférica.

    Requisitos necesarios

    Experiencia básica en programación con Python. Debido a que se realizarán ejercicios prácticos que requieren de este conocimiento.

 

Expositor: Camilo Menares

Camilo Menares es científico de datos en (CR)2 y profesor experto en computación de alto rendimiento e Inteligencia Artificial en la Universidad de Chile. Licenciado en Física  y Magíster en Ciencias Atmosféricas de la Universidad de Chile. Sus investigaciones se centran principalmente en técnicas de Deep Learning aplicadas a la predicción de series altamente no lineales y no estacionarias, así como en la modelización atmosférica y de aerosoles secundarios.

 

Para postular al curso, puede registrarse en el siguiente formulario:

    Nombre (requerido)

    Apellido (requerido)

    e-mail (requerido)

    Teléfono

    Nivel de conocimiento de Python