Esta es una masterclass sobre Inteligencia Artificial (IA) y en particular sobre dos grandes áreas dentro de la IA: Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Produndo (Deep Learning).
En el transcurso de la misma abordaremos aspectos teóricos y prácticos de Aprendizaje Automático, viendo algunos ejemplos de esta tecnología aplicada al mundo que nos rodea. Luego pasaremos al mundo del Aprendizaje Profundo, también viendo aspectos teóricos y algunos casos prácticos. Por último, veremos como se aplican estas herramientas en el dominio de la Vision Artificial o por Computadora (Computer Vision).
Este repositorio contiene todo el material utilizado en clase y se organiza de la siguiente forma. Además, se recomienda fuertemente seguir el orden planteado en este documento.
Todas las slides disponibles en la carpeta slides.
- 01 - UTEC - Introduccion a Ciencia de Datos
- 02 - UTEC - Introduccion Redes Neuronales
- 03 - UTEC - Introduccion Computer Vision
- 04 - UTEC - Taller Practico
Todos los notebooks utilizados para la parte práctica disponibles en la carpeta notebooks.
- 00_TensorFlow.ipynb
- 01_Computer_Vision_MNIST.ipynb
- 02_Computer_Vision_CIFAR_10.ipynb
Gran parte del material presente en las slides se basa en contenido de los siguientes cursos, quienes a su vez en algunos casos también se basan en material disponible en la web para algunos conceptos:
Este repositorio junto con todo el material aquí presente es mantenido por: