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Cochabamba.
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Del archivo de la comunidad Saturdays.AI. Conservamos los detalles de ediciones anteriores como referencia; consulta con el equipo local el programa actual.
Saturdays.AI
Cochabamba
Esta página conserva el programa anunciado para el primer datathon de Cochabamba. Las fechas y la disponibilidad actual deben confirmarse con el equipo local.
Cuándo: sin confirmar en la convocatoria original
Dónde: Presencial
Programa: Aprendizaje automático
Estructura del curso:
Code2Learn
Durante la primera mitad del programa aprenderás los fundamentos de Machine Learning con ejercicios prácticos de programación. Además, nuestros mentores especializados en IA compartirán sus experiencias y casos de éxito.
Build2Learn
En la segunda mitad del programa desarrollarás modelos de IA para abordar un problema concreto, con el acompañamiento de nuestros mentores.
Demo Day
Al finalizar, cada equipo presentará su proyecto en un Demo Day para compartir sus logros y aprendizajes.
Estructura del datathon:
Fundamentos de deep learning
Exploraremos los fundamentos matemáticos de las redes neuronales y construiremos una red con Python, PyTorch y TensorFlow. También estudiaremos la optimización y la regularización.
Redes neuronales convolucionales
Para trabajar con imágenes, estudiaremos las redes neuronales convolucionales (CNN), sus arquitecturas clásicas y el aprendizaje por transferencia.
Redes neuronales recurrentes
Nos introduciremos en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante las redes neuronales recurrentes (RNN), incluidas las que utilizan compuertas y celdas de memoria.
Visión artificial
Seguiremos trabajando con imágenes: aplicaremos filtros, detectaremos bordes y objetos y conoceremos el algoritmo You Only Look Once (YOLO).
Temas avanzados
Exploraremos los modelos de secuencia a secuencia, los mecanismos de atención y los transformers.
Aprendizaje profundo no supervisado
Estudiaremos los espacios latentes y los fundamentos y arquitecturas de las redes generativas adversarias (GAN).
Computación en la nube para deep learning
Aprenderemos los fundamentos de la computación en la nube y cómo desplegar modelos de deep learning con Amazon Web Services.
Ética de la inteligencia artificial
La IA influye en las personas y la sociedad. Este módulo invita a reflexionar sobre qué usos son apropiados, qué riesgos pueden surgir y qué responsabilidades tenemos al desarrollar estos sistemas.
Proyecto de inteligencia artificial
En este módulo aprenderás a desarrollar un proyecto que aplique los conocimientos del programa y a presentarlo en el Demo Day.
Demo Day
Al finalizar el programa, cada equipo presentará su proyecto en el Demo Day y compartirá lo aprendido.
Equipo anunciado en el archivo
Abigail Geronimo, Marco Daza y Marcia Montealegre.
¡Inscríbete al datathon!
La convocatoria original no indicaba una fecha de inscripción. Consulta las próximas actividades con el equipo.
El programa contemplaba un certificado con las horas de formación.
Preguntas y respuestas frecuentes
¿El programa incluye certificado?
El programa contemplaba un certificado con las horas de formación para quienes completaran las clases y presentaran su proyecto en el Demo Day. Consulta con el equipo los requisitos y las condiciones de la edición actual.
¿El programa es sólo para la ciudad de Cochabamba?
No. La edición en línea se planteó para personas interesadas en aprender IA desde distintos lugares del mundo. Consulta los requisitos de las próximas actividades con el equipo.
¿Cuál es la edad mínima para participar en el programa?
La edición original requería tener al menos 18 años. Consulta con el equipo los requisitos de las próximas actividades.
¿Puedo participar del programa si no tengo ningún conocimiento de programación?
La edición ofrecía materiales de preparación para las personas inscritas. Consulta con el equipo el nivel de programación necesario para cada programa.
¿El programa está enfocado a sólo personas del área de informática e ingeniería de sistemas?
No, todos son bienvenidos a participar del programa.
Comunidades & Partners
Nuestros colaboradores locales y globales nos ayudan a ampliar las oportunidades para aprender IA.
