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Arquitecturas profundas – Una introducción a redes convolucionales

Arquitecturas profundas – Una introducción a redes convolucionales

Temario

A partir de 2012, cuando la Alexnet ganó la competencia más grande de reconocimiento de objetos en imágenes (ImageNet competition), las redes convolucionales tomaron una gran importancia en el área de machine learning. Hasta ese entonces teníamos un error del 26%, el cual cayó a 15% con dicha arquitectura. Hoy en día, por ejemplo, Google ya posee más de 2500 proyectos usando redes neuronales profundas. En dicha charla vamos a contemplar los principios e ideas que surgieron para su desarrollo así como distintos tipos de topologías. Veremos cómo entrenarlas, optimizarlas, y evitar el famoso overfitting.

Expositores Martin Rey – Juan Cazala

Fecha Martes 17 de Octubre de 2017 – 15 hs

Lugar Aula a confirmar – Sede Medrano

Inscripción:

 

FLYER de promoción del evento:

Melania Miranda