Taller: Introducción a las Redes Neuronales para el Aprendizaje Profundo

Horario: Martes 1 de septiembre y Miércoles 2 de septiembre, de 16:00 a 20:00 h.

Lugar: Centro de Computo del Edificio 3

Capacidad: 40 estudiantes

Resumen:
El taller busca dar una introducción general a las redes neuronales para su aplicación en tareas de aprendizaje profundo, con un contenido que da prioridad a las aplicaciones. De esta manera, primera se presenta un contexto general de la inteligencia artificial, y la evolución histórica del aprendizaje de máquina al aprendizaje profundo. Enseguida se define el concepto de una red neuronal y su estructura, colocando énfasis en las aplicaciones en Python por medio de Tensorflow/Keras. Posteriormente se define el proceso de aprendizaje de una red neuronal y su implementación en Tensorflow/Keras. Finalmente, el curso concluye con aplicaciones para la clasificación de imágenes y de texto, así como de regresión. Toda la programación se realizará por medio de Google Colab, por lo que los participantes necesitan tener disponible una cuenta de gmail.

Daniel Ulises Campos-Delgado es profesor de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) en México, desde 2001. Ha publicado más de 95 artículos en revistas científicas indexadas. Sus intereses de investigación incluyen estimación y detección, aprendizaje de máquina, procesamiento de imágenes y señales. De julio/2016 a junio/2020, el Dr. Campos Delgado fue Director de la Facultad de Ciencias de la UASLP, y de enero/2021 a diciembre/2023, fue el Director del Instituto de Investigación en Comunicación Óptica. De mayo/2019 a septiembre/2022, fue editor asociado de IEEE Latin America Transactions, y desde enero/2024 hasta la fecha, es el Editor-en-Jefe.