Deep Learning
Objetivo
Brindar a los estudiantes los conceptos teóricos fundamentales y las herramientas prácticas necesarias para construir sus propios modelos profundos para el análisis de datos.
Temas Centrales
Redes neuronales feedforward. ¿Cómo entrenar una red neuronal? Redes neuronales convolucionales. Tópicos Avanzados de Deep Learning.
Profesor
ENZO FERRANTE. Realizó su doctorado en Informática y Matemática en la Université Paris-Saclay / INRIA (París, Francia), fue alumno visitante en la Universidad de Stanford (California, USA), realizó su postdoctorado en el Imperial College London (Londres, Reino Unido) y a fines de 2017 volvió a la Argentina como investigador repatriado al Instituto de Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc(i) (CONICET-UNL), donde trabaja en el desarrollo de métodos computacionales basados en aprendizaje automático para el análisis de imágenes biomédicas. Ha publicado en revistas científicas de alto impacto internacional como el International Journal of Computer Vision, IEEE Transactions on Medical Imaging, Neuroimage, Medical Image Analysis, entre otras. Ha dictado cursos sobre visión computacional y aprendizaje profundo en la Universidad de Buenos Aires, la Universidad Nacional de Córdoba, la Universidad Nacional del Litoral y la Ecole Centrale Paris.
