Deep learning: introducción al aprendizaje profundo con Python

INFORMACIÓN GENERAL

RESUMEN
El objetivo de este módulo es estudiar modelos de aprendizaje profundo (deep learning), es decir redes neuronales con varias capas, y su aplicación a la solución de problemas desaantes de análisis de texto, imágenes y otro tipo de información no estructurada. El módulo cubrirá los fundamentos de los modelos de aprendizaje profundo, así como los problemas prácticos asociados con su diseño, implementación, entrenamiento y despliegue. Se utilizará una metodología práctica enfocada en la construcción de modelos utilizando herramientas populares como Keras y TensorFlow
METODOLOGÍA
Presencial
SUBMODALIDAD
Cursos de extensión
PÚBLICO OBJETIVO
El programa de formación en MLDS está dirigido a todas las personas que desde sus roles tienen responsabilidad o incidencia en los procesos de análisis de datos y desarrollo de sistemas inteligentes y analíticos:
DURACIÓN EN HORAS
40
HORARIO
Martes miércoles y jueves de 6 pm a 9 pm
INICIO INSCRIPCIONES
06-DIC-2019
CIERRE INSCRIPCIONES
30-ABR-2020
INICIO ACTIVIDAD
05-MAY-2020
FÍN ACTIVIDAD
02-JUN-2020
CONDICIONES
 

INFORMACIÓN FINANCIERA

VALOR INSCRIPCIÓN
$1.680.000,00
TIPO DE PAGO
Otro(Consignación bancaria, Transferencia bancaria, cheque o factura), PSE (Pagos Seguros en Línea - ACH), Tarjeta de Crédito
NOMBRE BANCO
Banco Popular
TIPO DE CUENTA
Cuenta de ahorros
NUMERO DE CUENTA
012720074
CÓDIGO DE CONSIGNACIÓN
 

DESCUENTOS

A grupos de 4 o más personas para la misma actividad a través de un único comprobante de pago.10 %$168.000,00$1.512.000,00
A profesores, investigadores, funcionarios, pensionados, egresados y contratistas de la UN.20 %$336.000,00$1.344.000,00
Beca Otorgada por el docente100 %$1.680.000,00$0,00
Pago de tres módulos antes del inicio del programa20 %$336.000,00$1.344.000,00
Por pronto pago con tres semanas de anticipación5 %$84.000,00$1.596.000,00
Por pronto pago con un mes calendario de anticipación10 %$168.000,00$1.512.000,00

INFORMACIÓN DE CONTACTO

FACULTAD
FACULTAD DE INGENIERÍA - SEDE BOGOTÁ
UNIDAD ACADÉMICA BÁSICA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INDUSTRIAL
Encargado correo
juaperez@unal.edu.co
Curso telefono
3165000