La Paz

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Saturdays.AI

La Paz

Aprende Inteligencia Artificial junto a nosotros!

Cuando: Agostoo

Donde: Online

programa: Deep Learning 2º edición

Lista de espera para la segunda edición

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 estarás listo para crear modelos propios de IA aplicados a la resolución de problemas específicos y nuestros mentores los apoyarán a lo largo de su construcción.

Demo Day

Al finalizar, se presentarán los proyectos que se realizaron durante el programa. ¡Un DemoDay para compartir tus logros!

Temario:

Fundamentals of

Deep Learning

Exploraremos las rede neuronales desde los fundamentos matemáticos, armaremos una red neuronal entendiendo su funcionamiento con Python puro y tambien con PyTorch y TensorFlow. Tambien cubriremos conceptos como la optimización y regularización.

Convolutional

Neural Networks

Para aplicar Deep Learning en imágenes es empezaremos con la teoria de las Convolutional Neural Networks (CNN), revisaremos las arquitecturas clásicas y aplicaremos Transfer Learning.

Recurrent

Neural Networks

Iniciaremos el camino en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) entendiendo la teoria de las Recurrent Neural Networks (RNN). Veremos las RNNs con Computertas y Celdas de Memoria.

Computer

Vision

Continuaremos nuestro camino en imágenes, aplicaremos filtros, detección de bordes, objetos y aprenderemos el algoritmo You Only Look Once (YOLO).

Advanced

Topics

Nos adentraremos en el estado del arte con Métodos Sequence to Sequence, revisaremos Attention y Transformers.

Deep Unsupervised

Aprendizaje

Continuaremos con el estado del arte explorando desde los espacios latentes, la teoría de las GANs y sus arquitecturas.

Cloud for

Deep Learning

Aprenderemos desde los fundamentos de Cloud hasta hacer deploy de modelos de Deep Learning usando Amazon Web Services.

Ethics for

Artificial Intelligence

La inteligencia artificial tiene un impacto en el desarrollo de la humanidad. Esto nos plantea preguntas sobre qué deberiamos hacer con estos sistemas. En este módulo veremos sobre la ética en la Inteligencia Artificial.

Proyecto de

Inteligencia Artificial

En este modulo impartiremos temas sobre desarrollo de proyectos. Los alumnos desarrollarán un proyecto aplicando lo aprendido en el programa para presentarlo en el Demo Day.

Demo Day

Al finalizar, se presentarán los proyectos que se realizaron durante el programa durante el programa ¡Un Demo Day para compartir tus logros!

Equipo:

Fernando Silva 🇧🇴

Lead Saturdays AI La Paz

Fernando es ingenierio de Sistemas con postgrado en Inteligencia Artificial de la Universidad de Chile, lleva desde el 2019 en el área de Inteligencia Artificial. Inició como mentor de Python y Machine Learning bajo la coordinación del Centro Cultural de España. Trabajó en la banca como Machine Learning Engineer, donde realizaba implementación de modelos. Actualmente realiza investigación en la Universidad Católica de Bolivia en el área de Reinforcement Learning. Ha participado y ganado en varios concursos, siendo el más destacado el primer lugar en una de las categorías de la hackathon de Facebook F8 en Silicon Valley el 2019. A su vez ha sido lider de comunidades con el objetivo de democratizar la inteligencia Artificial, entre estas comunidades: GDG Android Bolivia, Data Science Bolivia, PyData La Paz, Kaggle Days La Paz. Actualmente tiene una startup de Computer Vision y se desempeña como embajador de deeplearning.ai de Andrew Ng con su programa de Pie & AI.

Adriana Romero Soriano 🇪🇸

Research Scientist + Adjunct Professor

Adriana Romero Soriano es científica investigadora en Facebook AI Research y profesora adjunta en la Universidad McGill. Su investigación se centra en el desarrollo de modelos y algoritmos que sean capaces de aprender de datos multimodales y del mundo real, comprender y razonar sobre relaciones conceptuales y reconocer sus incertidumbres, al mismo tiempo que abordan problemas impactantes. Completó sus estudios postdoctorales en Mila, donde fue asesorada por el Prof. Yoshua Bengio. Su investigación postdoctoral giró en torno a técnicas de aprendizaje profundo para abordar desafíos biomédicos, como los que plantean los datos multimodales, los datos de alta dimensión y los datos estructurados en gráficos. Recibió su doctorado. de la Universidad de Barcelona con una tesis sobre asistencia al entrenamiento de redes neuronales profundas con aplicaciones a la visión por computadora, asesorada por el Dr. Carlo Gatta. Adriana sirve como comité de programa para conferencias como ICLR, NeurIPS, ICML y CVPR. Coorganizó WiCV en CVPR 2018, RLGM en ICLR 2019, SEDL en NeurIPS 2019, el Simposio de IA de Montreal 2019 y SEDL en ICLR 2021.

Rodrigo Beceiro 🇺🇾

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo, ciencia de datos

Rodrigo es fundador y CTO de Marvik, una empresa dedicada al desarrollo de software utilizando machine learning trabajando para clientes como P&G, Stanford University y PedidosYa. Se especializan en los campos de computer vision, natural language processing y analítica predictiva. Tiene un Master en Gerencia de Empresas Tecnológicas de la Universidad ORT Uruguay, es ingeniero en telecomunicaciones, Scrum Master y tiene un Nanodegree de Udacity en IA. Su empresa es embajadora de deeplearning.ai en Montevideo y parte de los programas para startups AWS Activate, Google For Startups y NVIDIA Inception.

Evelin Fonseca Cruz 🇨🇺

Machine Learning Engineer

Ingeniero en Machine Learning con más de 15 años de experiencia en la Industria del Software. Inició su carrera como docente en la Universidad de La Habana. También ha trabajado como desarrolladora senior de software y desarrolladora de inteligencia artificial. Ahora está cursando su segunda Maestría en Aprendizaje Automático en MILA.

Henry Ruiz 🇨🇴

Ph.D. Student at Texas A&M University

Google Developer Expert(GDE) en Machine Learning, Ingeniero en ciencias de la computación y máster en Inteligencia artificial de la Universidad Autónoma de Baja California. Actualmente trabajando como investigador asociado y realizando su doctorado en la Universidad de Texas A&M. Desarrollador de software con más de 10 años de experiencia y apasionado por los proyectos open-source. En los últimos 3 años su investigación se ha enfocado a resolver problemas en el campo de la agricultura usando Machine Learning y Deep Learning. Su investigación de postgrado se ha centrado en el uso de herramientas de geofísica (Ground Penetrating Radar), simulación matemática, electromagnetismo, procesamiento de señales y Machine Learning.

Mercè Vintró Ricart 🇪🇸

NLP Data Scientist

Mercè es una lingüista computacional sénior en el equipo de I&D de Data Science en Shell. Es graduada en Traducción e Interpretación por la Universidad Pompeu Fabra (Barcelona) y tiene un máster en Procesamiento del Habla y del Lenguaje por la Universidad de Edimburgo. Antes de unirse a Shell, Mercè trabajó en la comunidad de startups de Londres como ingeniera de I&D especializada en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y se centró en solucionar problemas de la vida real relacionados con el lenguaje humano. Desde que se unió a Shell en 2018 Mercè ha encabezado el desarrollo de las capabilidades de NLP en el Centro de Excelencia Digital de Shell. También ha contribuido en varios proyectos centrados alrededor de Machine Learning y Deep Learning para NLP. En su tiempo libre le gusta viajar, montar a caballo y tocar el piano.

Danna Calle

Fernandez 🇧🇴

Agile Methodologies, UX/VR

Vida voluntaria activa durante más de 7 años en diferentes organizaciones sin fines de lucro. Ha sido seleccionada como 1 entre 140 emprendedores sociales de todo el mundo para participar del programa Global Entrepreneur summer school en México, y al año siguiente obtuvo una beca para participar en el Programa de emprendimiento de Alto Impacto en Nueva York. En ambos programas ganó el primer lugar con dos proyectos de tecnología social para agricultores y niños con TDH. Actualmente es fundadora y cofundadora de aurorasoft, qhali, iris360grados y human design group. Egresada de Ingeniería Comercial, Mención de creación de marca en la Universidad Católica y cursando una maestría en negocios digitales. Le gusta compartir sus experiencias y conocimientos dando charlas sobre temas de agilidad, tecnología, gestión, emprendimiento social y género. Es proactiva y se preocupa por resolver los problemas de su comunidad, como demostró participó en muchos contextos de fines de semana de startups, hackathons y ganó cinco veces el primer lugar en ellos. Ella cree que la clave es trabajar con equipos multidisciplinarios y ver en perspectiva, para comprender verdaderamente con empatía al segmento de las personas como ser humano primero.

Felipe San Martín

Vásquez 🇨🇱

Computer Vision Engineer

Felipe es Ingeniero Civil Eléctrico y Master en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile. Trabajó durante más de 4 años en proyectos de I+D en temas de Computer Vision (CV), desarrollando soluciones para la industria desde la academia. Además, ha sido parte del equipo docente del curso de robótica móvil Duckietown Engineering Chile en la Universidad de Chile, enfocándose especialmente en el área de CV y Machine Learning. Felipe actualmente es presidente de Corporación Cuac, organización sin fines de lucro que busca enseñar y realizar divulgación científica sobre temas de Robótica, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, con el fin de democratizar dicho conocimiento. Actualmente se desempeña como Computer Vision Engineer para TOC Biometrics.

Sofía Trejo 🇲🇽

Ética de la Inteligencia Artificial, Matemáticas Teóricas, Sistemas Dinámicos

Sofía nació y creció en la Ciudad de México. Estudió Matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y es Doctora en Matemáticas por la Universidad de Warwick (Reino Unido). Ha trabajado como investigadora en la Universidad de São Paulo (Brasil) y en Imperial College London (Reino Unido). Actualmente, desarrolla proyectos relacionados con la Ética de la Inteligencia Artificial (IA). Fue la líder de investigación del Grupo de Ética de la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México; trabajó con la Alianza en Inteligencia Artificial del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) de México; y forma parte del proyecto ‘Learning Community’ del Instituto de Ética de la Inteligencia Artificial de Montreal (Canadá). Ha organizado e impartido seminarios especializados en Ética de la IA en las principales universidades de México y ha colaborado en la elaboración de reportes internacionales sobre IA. Está interesada en estudiar las intersecciones entre la IA, los derechos humanos y el género y en promover el entendimiento público de la tecnología.

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Inscripciones del 27 de abril al 25 de mayo

Duración del curso: 27 de mayo – 03 de julio

Martes, Jueves y Sábado

Modalidad: Online

Horario: Martes (21:00 – 22:00), Jueves (19:00 – 22:00), Sábado (09:00 – 12:00) UTC – 4 (hora boliviana)

¡Incluye Certificado avalado internacionalmente con carga horaria!

120 USD / Bs. 840

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AI Saturdays La Paz Aprendizaje Profundo

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Preguntas y respuestas frecuentes

¿El programa incluye certificado?

¡Sí! Al finalizar las clases los alumnos que realicen el proyecto en el Demo Day recibirán un certificado avalado internacionalmente con carga horaria.