Webinar Redes Neuronales Convolucionales: Teoría y Aplicaciones

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Hola KEEPCODER!

¿SABIAS QUE?
Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal artificial dónde las neuronas corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro biológico.

Pero además es... La última tendencia en Deep Learning!!

Las redes neuronales convolucionales es un algoritmo de Deep Learning, diseñado para trabajar con imágenes, tomando estas como input, asignándole importancias a elementos dentro de las mismas, para así poder diferenciar unos de otros.

Es uno de los principales algoritmos que ha contribuido al desarrollo y perfeccionamiento del campo de Visión por computadora.
Y como siempre nos gusta estar al día en KeepCoding te traemos este webinar en el cual te introduciremos a los conceptos fundamentales de éstas en su teoría y aplicaciones.

Será responsable de este webinar:

Andres Diaz-Pinto, Ingeniero electrónico de la Pontificia Universidad Javeriana en Colombia con Master en Ingeniería de Telecomunicaciones en el Politecnico di Torino, Italia. Durante el Master, fue investigador visitante en la Universidad Estatal de San Diego (SDSU) en los EE.UU. Durante su doctorado, fue investigador invitado en el Friedrich-Alexander-Universitat Erlangen-Nurnberg, Pattern Recognition Lab, Alemania y en el Centre for Computational Imaging & Simulation Technologies in Biomedicine (CISTIB) en Sheffield, Reino Unido. En 2019, obtuvo su doctorado Cum Laude en la Universitat Politécnica de Valencia, donde trabajaba desarrollando técnicas de Visión por Computador y Deep Learning para la clasificación y segmentación automática de imágenes médicas. Actualmente es investigador fellow en la Universidad de Leeds en Inglaterra donde desarrolla sistemas basados en machine learning y deep learning para aplicaciones médicas.

¡Estamos ansiosos de que llegue el día!

¡Te esperamos!

Podrás seguir el evento de manera remota en el link que facilitaremos a los inscritos.

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