Descripción
CONTENIDO
- Técnicas de aprendizaje máquina con base conexionista
- Bases generales de Deep Learning
- TP de ejercicio WEKA con asistencia de la docente
Clase 1: Neurona artificial. Redes Neuronales. Modelo matemático neuronal.Clase 2: Codificacion de información y sesgo. Pasos de funcionamiento. Usos y aplicaciones.Clase 3: Usos en búsqueda de información y seguridad. Tipos de redes. Redes clásicas.Clase 4: Introducción al Deep Learning. Técnicas de ELM, SSRP, PC-ELM. Deep MLP. Deep Architectures. Práctica.
MODALIDAD: virtual
REQUISITOS:
- Dado que se hará uso de WEKA se requiere su instalación previa
- Disponibilidad de uso de PC e internet
MATERIAL que se entrega:
- Las PPT
- Materiales digitales de apoyo
BIO
Prof. Dra. Daniela López De Luise
- Lic. Análisis de sistemas, Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires. 1989
- Ing. en Ciencias de la Computación. Cédula española: 2004/H04041. 2004
- Especialista en Ing. De Sistemas Expertos. Instituto Tecnológico de Buenos Aires 1997
- Doctora en Ciencias Informáticas Universidad Nacional de La Plata 2008
- Especialización en Comunicación Pública de la Ciencia y la Tecnología. Universidad de Buenos Aires (UBA). Posgrado de Dependencia Compartida entre las Facultades de Ciencias Exactas y Naturales (sede administrativa), Filosofía y Letras y Ciencias Sociales. Denominación del título: Especialista en Comunicación Pública de la Ciencia y la Tecnología. 2021
- Doctora Honoris Causa Universidad IETC, 2024
Valoraciones
No hay valoraciones aún.