El Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) puede alcanzar niveles de precisión muy altos, siendo actualmente el estado del arte para muchas tareas consideradas como muy difíciles o incluso irresolubles utilizando técnicas tradicionales de Machine Learning, incluyendo clasificación de objetos en una escena o el reconocimiento de rutas óptimo en un entorno.

 
En este seminario virtual descifraremos el conocimiento que permite utilizar técnicas de Deep Learning y demostraremos las nuevas funcionalidades de MATLAB que simplifican estas tareas y eliminan la programación a bajo nivel. Desde la creación de prototipos al paso a producción: construiremos y entrenaremos redes neuronales, y convertiremos automáticamente los modelos entrenados a código CUDA, para su ejecución nativa en GPUs.
 
Nota: Este seminario virtual se basa en conceptos previos ya discutidos en el seminario virtual (grabado) Aprendizaje Profundo para Visión Artificial con MATLAB
 
Lo más destacado
 
- Segmentación semántica a nivel de píxel en imágenes
- Importación y uso de modelos pre-entrenados de TensorFlow y Caffe
- Aceleración del entrenamiento de la red con computación paralela en un clúster
- Data Augmentation para mejorar la precisión de un modelo de aprendizaje profundo
- Conversión automática de un modelo a CUDA para ejecución nativa en GPUs

Hora

16:00 - 17:00 hs GMT+1

Organizador

math works
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