[Docentes] Curso virtual “Reconocimiento de Imágenes con Machine-Learning”

[Secretaría de Posgrado FCAL]

Buenos días,
comparto con ustedes información recibida sobre un curso de posgrado.
A los interesados, les solicito que respondan a este correo, así les envío
el formulario de inscripción.

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Estimados/as doctorandos y doctorandas, buen día!

Les envío información sobre un curso de posgrado a dictarse en forma
virtual, acreditable al *Doctorado en Ingeniería para las 3 menciones*, el
cual otorga 2 UCAs.

Curso de posgrado: *“Reconocimiento de Imágenes con Machine-Learning”*.

*Docentes:*
Dr. Ing. Diego Sebastián COMAS (Facultad de Ingeniería UNMDP)
Dr. Ing. Gustavo Javier MESCHINO (Facultad de Ingeniería UNMDP)

*Contenidos mínimos:*
Repaso de fundamentos de redes neuronales artificiales. Aprendizaje
supervisado y no supervisado. Machine Learning. Deep Learning. Redes
neuronales supervisadas para reconocimiento de escenas y segmentación de
imágenes. Redes generadoras de imágenes. Aprendizaje por transferencia
(transfer learning). Validación de modelos. Estrategias de prevención de
sobreentrenamiento: regularización, dropout. Consideraciones sobre el
conjunto de imágenes de entrenamiento. Técnicas de aumentación y balanceo
de datos. Redes convolucionales (CNN). Redes generativas adversariales
(GAN). Implementaciones en lenguaje de alto nivel (MATLAB, Keras y PyTorch
en Python).

*Enfoque del curso:* El curso está pensado como un curso introductorio al
aprendizaje profundo aplicado a imágenes.
Se comenzará con un repaso general de los conceptos básicos de
machine-learning y validación de modelos, avanzando en profundidad según
sea requerido en virtud del conocimiento de los asistentes.

Los ejemplos y ejercicios prácticos estarán mayormente basados en la API
Keras sobre TensorFlow en lenguaje Python, utilizando la plataforma
gratuita de Google Colab con procesamiento en la nube. A medida que avance
el curso se analizarán los casos particulares de otras plataformas y se
podrán brindar herramientas para configurar equipos para el uso de Keras y
PyTorch (incluyendo procesamiento en GPU).

*Cronograma previsto:*
Se realizará un cursado en forma intensiva. Se darán 6 clases
teóricos-prácticas, que se complementarán con resolución de ejercicios y el
trabajo final de aprobación. El cronograma previsto es:

Clase #1: Jueves 9/12 de 18.00 a 20.30hs.
Clase #2: Viernes 10/12 de 18.00 a 20.30hs.
Clase #3: Lunes 13/12 de 18.00 a 20.30hs.
Clase #4: Martes 14/12 de 18.00 a 20.30hs.
Clase #5: Miércoles 15/12 de 18.00 a 20.30hs.
Clase #6: Jueves 16/12 de 18.00 a 20.30hs.

*La totalidad de las clases se realizará en forma virtual.*

Saludos cordiales.
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Dra. Mercedes C. Rasia
Secretaría de Posgrado
Facultad de Ciencias de la Alimentación
Universidad Nacional de Entre Ríos
------------ próxima parte ------------
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