Disertante: Dra. López de Luise, María Daniela
Objetivos:
- Incorporar los conocimientos esenciales para dominar el uso y diseño básico de redes neuronales.
- Introducir los fundamentos del diseño y evaluación de redes neuronales.
- Presentar las arquitecturas alternativas.
- Realizar aplicaciones prácticas de las redes a problemas.
- Mostrar las maneras de evaluar las redes y sus resultados.
- Introducir el uso de Herramientas para el uso de redes neuronales.
Modalidad:
- Virtual, a través de la plataforma Meet.
- La metodología de trabajo incorpora aspectos de forma teórica con ejemplos y ejercicios prácticos en clase, con la incorporación de trabajos de aplicación de contenidos desarrollados, con evaluación de los mismos en las clases virtuales.
Ejes temáticos
1. Introducción general: Relación del Aprendizaje Automático. Antecedentes e historia Definiciones iniciales de trabajo
2. Descripción de las neuronas: Esquema biológico. Esquema matemático. Esquema lógico
3. Modelización Neuronal: Umbrales. Activación. Transferencia
4. Modelización de información: Codificación rate VS sspikes. Modelos de rate. Modelos de spike
5. Pasos de funcionamiento: Manejo de las estructuras. Usos y aplicaciones. Procesamiento de lenguaje. Procesamiento de riesgo. Calidad y diagnóstico
6.Tipos de redes
7.Redes clásicas
8. Conceptos avanzados: Memorias asociativas. Recurrent NN. Competitive Learning. General Regression NN. PCA NN (Principal Component Analysis NN). Probabilistic NN. RDF NN (Radial Basis Function NN). Support Vector Machines VS NN. Time-Lag Recurrent Network (TLRN). CANFIS
Encuentros:
Se realizarán un total de 5 encuentros a las 19hs, en las fechas que se detallan a continuación.
- Miércoles 10/06
- Miércoles 17/06
- Miércoles 24/06
- Miércoles 01/07
- Miércoles 08/07
Costos:
- Externos - $3000
- Docentes, Administrativos y Graduados UADER-FCyT - $2500
- Estudiantes Avanzados de carreras afines (sólo se entrega certificado de asistencia) - $1500
Por más información: fcyt_investigacioncdelu@uader.edu.ar