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Pasión por la tecnología es un grupo de encuentro de divulgación tecnológica, orientada a difundir análisis, conocimiento y herramientas de tecnologías digitales a fin de que tengamos mejor información y estemos al tanto de las últimas tendencias del mercado.

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Especialización en Deep Learning

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Especialización en Deep Learning Deep Learning Specialization. Master Deep Learning, and Break into AI Programa especializado Aprendizaje profundo Acerca de este Programa Especializado Si te interesa incursionar en el mundo de la Inteligencia Artificial, este ciclo de cursos te ayudará a hacerlo. Deep Learning es una de las habilidades más requeridas en el área de la tecnología. Te ayudaremos a ser un Sr. Engineer en Deep Learning. En cinco cursos, aprenderás los fundamentos de Deep Learning, aprenderás cómo construir redes neuronales y a liderar proyectos de aprendizaje automático exitosamente. Aprenderás a implementar Redes convolucionales, Recurrentes y LSTM, técnicas como Adam, Dropout, BatchNorm y más. Trabajaremos en casos de estudio de medicina, autos autónomos, lectura de lenguaje de señas, generación de música y procesamiento de lenguaje natural. Adquirirás un nivel de maestría no solo en la teoría, sino también cómo se aplica en la industria.Enseñaremos Python, TensorFlow y Keras y practicaremos todas esas ideas en dichas herramientas.Varios líderes de primer nivel en Deep Learning compartirán contigo sus historias personales y te darán consejos sobre el desarrollo de tu carrera profesional. CURSO COMPLETAMENTE EN ESPAÑOL CURSO 1 - Redes neuronales y aprendizaje profundo CURSO 2 - Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization CURSO 3 - Structuring Machine Learning Projects CURSO 4 - Convolutional Neural Networks CURSO 5 - Sequence Models Especialización en Deep Learning Comienzo: jueves 16 de julio Horario: jueves de 18.30 a 21.30 Prácticas adicionales: viernes de 18.30 a 21.30 Es un curso de 6 meses LUGAR: Hipólito Yrigoyen 1144 - Primer Piso - Oficina 3 Se dicta en modalidad online, con o sin cuarentena. Cuando se levante la cuarentena, habrá clases presenciales. ARANCEL: - Matrícula de $3.000 y 6 cuotas de $3.000 Al comenzar, deben estar abonadas, como mínimo, la matrícula y las dos primeras cuotas. En agosto se abona la cuota 3..... Si te interesa especializarte en Deep Learning te invitamos a acceder al mejor curso disponible sobre Inteligencia Artificial La especialización son 5 cursos. * Fundamentos de Deep Learning * Ajuste de hiperparámetros, regularización y optimización * Arquitectura de Proyectos de Machine Learning * Redes Neuronales Convolucionales - Computer Vision * Modelos secuenciales - Redes Neuronales Recurrentes - NLP COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/vgTbgnTX1STLNLa7A

Introducción a la programación con ejemplos en PHP

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Introducción a la programación con ejemplos en PHP Modalidad: online Horario: jueves de 18.30 a 21.30 Horas: 18 en seis clases de tres horas Comienzo: jueves 16 de julio Precio $2490 Fundamentos Hacer programas para computadoras requiere un conjunto de conceptos teóricos y habilidades básicas que son imprescindibles para convertirse en desarrollador independientemente del lenguaje en que se vaya a trabajar. Los conceptos básicos de programación hoy se dictan en el nivel secundario en muchos países debido a que también son necesarios para comprender adecuadamente las herramientas que utilizamos diariamente. Objetivos: Conocer y ser capaz de instalar los elementos necesarios para confeccionar un programa. Comprender el flujo de datos y el flujo de control en programación. Requisitos previos: Los temas del curso constituyen el comienzo para introducirse en el mundo de la programación, con lo cual no existe un requisito previo, más allá del manejo básico de Windows y Office. Programa: • PHP o Características del lenguaje o Herramientas de programación o Hola Mundo o Comentarios o Variables o Tipos de datos o Operaciones con diversos tipos de datos • Toma de decisiones o El flujo del programa o Alterar el flujo del programa ante ciertas condiciones o Bloques de código o Operadores condicionales o Operadores lógicos. o Decisiones enlazadas • Ciclos repetitivos o Concepto de repetición o Variables de control o Contadores o Acumuladores • Arreglos o Concepto de arreglo o Tipos de arreglo o Recorrer un arreglo o Operaciones sobre arreglos • Otros temas o Funciones, parámetros y retornos o Ámbito de las variables o Cliente y Servidor COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/qtGMREe34BszvP4n9

AI for Medical Diagnosis - Image segmentation on MRI images

AI for Medical Diagnosis - Image segmentation on MRI images Programa especializado: Inteligencia Artificial para medicina CURSO ONLINE Sábado 18 de julio de 14 a 18 Arancel: $2.000 La IA está transformando la práctica de la medicina. Está ayudando a los doctores a diagnosticar pacientes con mayor precisión, hacer predicciones sobre el futuro de su salud y a recomendar mejores tratamientos. Prepararemos datos en 3D para MRI, implementaremos una función de pérdida adecuada para image segmentation, aplicaremos un modelo U-net preentrenado para segmentar regiones tumorosas en imágenes MRI cerebrales Conceptos clave Image segmentation en datos 3D MRI Toma muestras aleatorias de imágenes 3D Estandarizar una imagen de input Aplicar un modelo U-ner preentrenado Implementar una función de pérdida adecuada para entrenar un modelo Evaluar la performance de un modelo calculando sensitivity y specificity Explore MRI data Medical Image Segmentation Image segmentation MRI Data and Image Registration Segmentation Get a sub section Convolutional Neural networks 2D U-Net and 3D U-Net More about U-Net Data augmentation for segmentation Loss function for image segmentation Different Populations and Diagnostic Technology External validation Measuring Patient outcomes La demanda de profesionales de IA con las habilidades y conocimientos necesarios para hacer frente a los desafíos de la medicina moderna está creciendo en forma exponencial. Te invitamos a sumarte a esta especialización y comenzar tu travesía hacia la construcción del cuidado de la salud del futuro. COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/BJ5TBLNY1QubMuSV9

Efectividad de tratamiento contra Melanoma

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Efectividad de tratamiento contra Melanoma Seminario gratuito online Miércoles 22 de julio de 18.30 a 20.30 Objetivos: Análisis de las variables que influyen en el resultado del tratamiento. Análisis de curvas de sobrevida para distintos estadios de la enfermedad. Correr modelos de Clasificación que permitan predecir la efectividad del tratamiento. Correr modelos de Regresión para predecir la sobrevida en días. Temario desarrollar: Descripción de las variables principales. Análisis de las variables. Análisis de las curvas de sobrevida. Modelos de Clasificación para determinar muerte por cáncer. Gaussian NB Statsmodel LogisticRegressionL1 LogisticRegressionL2 LogisticRegressionL2CV LogisticRegressionL2 RandomForestClassifier SVM _ grid search Matriz de confusión. Curvas ROC. Modelos de regresión para determinar sobrevida. Lineal Ridge Lasso Efectividad del tratamiento. Conclusiones. Revisión del código en los notebook. COMPLETAR EL FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN: https://forms.gle/gWCUy8ez4M1Q8Tny8

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AI for Medical Diagnosis - Evaluación de modelos

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