Resumen
Explora conocimientos de aprendizaje automático con los expertos de la industria Amit Jain y Ronaldo Felipe en TMLS 2019, obteniendo valiosa información y perspectivas sobre los desarrollos más avanzados en ML.
Programa de estudio
-
- Introducción a TMLS 2019
-- Visión general de TMLS y su importancia
-- Conoce a los instructores: Amit Jain y Ronaldo Felipe
- Fundamentos del Aprendizaje Automático
-- Conceptos y terminología clave
-- Visión general de los algoritmos de aprendizaje automático
- Avances Recientes en Aprendizaje Automático
-- Técnicas y modelos innovadores
-- Perspectivas de tendencias y aplicaciones de la industria
- Aprendizaje Supervisado
-- Técnicas de clasificación y regresión
-- Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Aprendizaje No Supervisado
-- Agrupamiento y reducción de dimensionalidad
-- Metodologías y herramientas emergentes
- Aprendizaje Profundo
-- Introducción a las redes neuronales
-- Arquitecturas avanzadas y casos de uso
- Aprendizaje por Refuerzo
-- Fundamentos y avances actuales
-- Aplicaciones y desafíos en la industria
- Consideraciones Éticas en el Aprendizaje Automático
-- Equidad, responsabilidad y transparencia
-- Navegando la privacidad y los dilemas éticos
- ML en Producción
-- Mejores prácticas para el despliegue y escala
-- Estrategias de monitoreo y mantenimiento
- Sesiones de Expertos de la Industria
-- Perspectivas de Amit Jain: Innovaciones en ML
-- Perspectivas de Ronaldo Felipe: Soluciones prácticas de ML
- Comentarios Conclusivos
-- Direcciones futuras en el aprendizaje automático
-- Recursos para el aprendizaje y desarrollo continuo
- Talleres y Laboratorios Prácticos
-- Proyectos prácticos con datos del mundo real
-- Colaboración en grupo y retroalimentación
- Oportunidades de Preguntas y Respuestas y Networking
-- Discusiones abiertas con expertos
-- Construir conexiones profesionales en la comunidad de IA
Enseñado por
Etiquetas
On-Demand
