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Inicio 4 June 2026 11:05

Fin 4 June 2026

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Sumérgete en el Aprendizaje Profundo con Scala

Explore los fundamentos del aprendizaje profundo y su implementación en Scala, abarcando redes neuronales, visión por computadora y aplicaciones prácticas con ejemplos prácticos y comparaciones de bibliotecas.
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Resumen

Explore deep learning fundamentals and implementation in Scala, covering neural networks, computer vision, and practical applications with hands-on examples and library comparisons.

Programa

  • Introducción al Aprendizaje Profundo
  • Panorama de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
    Evolución y significado del Aprendizaje Profundo
    Papel de Scala en el Aprendizaje Profundo
  • Fundamentos de las Redes Neuronales
  • Anatomía de una Red Neuronal
    Funciones de Activación
    Funciones de Pérdida y Algoritmos de Optimización
  • Configuración del Entorno de Scala
  • Instalación y configuración de Scala
    Visión general de las bibliotecas populares de Scala para Aprendizaje Profundo (Breeze, DeepLearning.scala, Spark MLlib)
  • Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
  • Perceptrones Multicapa
    Retropropagación y Descenso de Gradiente
    Técnicas de Regularización
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
  • Arquitectura y componentes de las CNNs
    CNNs para Clasificación de Imágenes y Detección de Objetos
    Implementación práctica de CNNs en Scala
  • Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
  • Fundamentos de las RNNs y LSTM
    Aplicaciones de las RNNs en Series Temporales y PLN
    Construcción de modelos de RNN con Scala
  • Evaluación de Modelos de Aprendizaje Profundo
  • Métricas para evaluar el rendimiento del modelo
    Estrategias de Validación y Prueba
    Ajuste de Hiperparámetros
  • Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
  • Estudio de Caso: Implementación de una tarea de Visión por Computador con Scala
    Ejemplo práctico: Construcción de un modelo de Análisis de Sentimientos
    Comparación de Bibliotecas de Aprendizaje Profundo en Scala
  • Temas Avanzados
  • Aprendizaje por Transferencia y Modelos Preentrenados
    Redes Generativas Adversarias (GANs)
    Consideraciones éticas en IA y Aprendizaje Profundo
  • Proyecto de Fin de Curso
  • Desarrollar y presentar un proyecto de aprendizaje profundo utilizando Scala
    Sesión de revisión por pares y retroalimentación
  • Conclusión del Curso
  • Resumen de los conceptos clave
    Rutas futuras de aprendizaje en Aprendizaje Profundo y Scala

Materias

Conference Talks