ML.NET para desarrolladores sin experiencia en IA

Resumen

Explora la inteligencia artificial en aplicaciones .NET usando ML.NET. Aprende a construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para diversas tareas como detectar risas, analizar el estado de ánimo y predecir errores de código, todo ello con tus habilidades existentes en .NET.

Programa de estudio

• Introducción a ML.NET
Descripción general de ML.NET
Configuración del entorno de desarrollo
Conceptos básicos del aprendizaje automático en el contexto de .NET
• Entendiendo los flujos de trabajo de ML.NET
Carga y preparación de datos
Construcción y entrenamiento de modelos
Evaluación y despliegue de modelos
• Construcción y Entrenamiento de Modelos
Fundamentos del aprendizaje supervisado
Creación de un modelo de regresión
Creación de un modelo de clasificación
Ajuste de modelos con hiperparámetros
• Detección de Risa utilizando ML.NET
Recopilación y preprocesamiento de datos para entradas de audio
Extracción de características para análisis de sonido
Construcción y entrenamiento de un modelo de detección de risa
• Análisis de Humor con ML.NET
Conceptos básicos del análisis de sentimiento
Procesamiento de texto y ingeniería de características
Construcción de un modelo de análisis de sentimiento
• Predicción de Errores en el Código
Comprensión de métricas y características del código
Preparación de datos para análisis de código
Entrenamiento de un modelo de predicción de errores
• Integración de Modelos de ML en Aplicaciones .NET
Consumo de modelos entrenados dentro de aplicaciones .NET
Predicciones en tiempo real y servir modelos
Mejores prácticas para el despliegue y versionado de modelos
• Conceptos Avanzados
Aprendizaje por transferencia con modelos pre-entrenados
Personalización de ML.NET con algoritmos personalizados
Aprovechamiento de la computación GPU para entrenamiento
• Proyecto Final
Proyecto grupal: Elegir un problema del mundo real
Implementar una solución ML.NET de extremo a extremo
Desplegar y presentar resultados
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de conceptos clave
Recursos para seguir aprendiendo
Introducción a la comunidad de IA y caminos profesionales en IA con .NET

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Asignaturas

Charlas de Conferencia