TMLS 2019

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

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Asignaturas

Ciencia de Datos