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Seminario público en
Machine Learning
y Deep Learning con MATLAB

Jueves 04 de abril

Ingenieros, investigadores y científicos trabajan con gran cantidad de datos en variedad de formatos como sensores, imágenes, video, telemetría, bases de datos, entre muchas otras. Ellos utilizan aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning) para encontrar patrones en los datos y construir modelos que predigan resultados basados en datos históricos.

En este seminario, exploraremos los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning usando MATLAB. Mostraremos las diferentes técnicas disponibles en MATLAB para explorar sus datos rápidamente, evaluar algoritmos, y comparar resultados para poder encontrar la mejor solución a su problema.

Los temas a tratar en el seminario, están encaminados en entrenar, evaluar y comparar diferentes modelos de Machine Learning, el acceso y manejo de colecciones grandes de datos, el uso de refinamiento y técnicas de reducción para crear modelos que mejor capturen el poder predictivo de sus datos, además de la ejecución de modelos predictivos en paralelo usando múltiples procesadores para acelerar sus resultados y aceleración del entrenamiento usando GPUs.

Así mismo, se tendrá en cuenta el despliegue de modelos y la toma de ventaja de redes pre-entrenadas para realizar nuevas tareas de reconocimiento usando Deep Learning y Transfer Learning

Ingeniero_MATLAB_Sergio_Obando

Ingeniero de Aplicación de MathWorks

Doctor, Magíster y Profesional en Ingeniería Mecánica de la Universidad de Massachusetts Lowell, donde trabajó como asistente de investigación en el Laboratorio de Estructuras Dinámicas y Sistemas Acústicos (SDASL); especializándose en análisis modal y vibraciones. 

Su área de investigación era la validación de modelos de orden reducido para la predicción de la respuesta no lineal de estructuras donde utilizó MATLAB para desarrollar y resolver modelos de elemento finito.

Recibió una Maestría en Matemáticas Aplicadas de WPI y un título en Matemática de Worcester State College. Durante estos estudios, su enfoque se fundamentaba en la solución de ecuaciones diferenciales parciales y en la teoría matemática de los materiales dinámicos.

Entre sus áreas de interés, se encuentran el análisis modal operacional y experimental, los métodos numéricos y la modelización matemática. 

Fecha

Jueves 04 de Abril 2019

Lugar

Cra. 15 # 93A - 10
Auditorio Cámara de Comercio de Bogotá - Sede Casa Norte

Hora

Inicio registro: 8:30 am Inicio seminario: 9:00 am.
Culmina: 12:00 m.

¡Me apunto!


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