DESCRIPCIÓN DEL TALLER:
Objetivo: El objetivo principal es aplicar algoritmos de aprendizaje profundo de clasificación y detección de objetos orientados al procesamiento de imágenes en problemáticas actuales.
Dirigido a: Personal interesado en el aprendizaje profundo.
Requisitos del asistente: Conocimientos básicos de programación (sin lenguaje afín), equipo de cómputo, acceso a Internet, disponer de cuenta Google para la implementación del entorno de Google Colab.
Duración: 10 horas.
Modalidad: Virtual (Del 28 al 30 de Septiembre).
SEMBLANZA: MC. EMANUEL REYES SÁNCHEZ
Nació el 12 de noviembre de 1996 en Tapachula, Chiapas. Obtuvo el grado de Maestro en Ciencias de la Computación con especialidad en Sistemas Híbridos Inteligentes por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico. Previamente obtuvo el grado de Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Tapachula. Actualmente su línea de investigación es sobre el Aprendizaje Profundo, Ciencia de Datos, diferentes técnicas orientadas a la Visión Artificial e Implementación de Sistemas Embebidos.
Áreas de investigación: Aprendizaje Profundo, Visión Artificial, Sistemas de Cómputo Heterogéneo y Ciencia de datos.
SEMBLANZA: MC. ALEXIS VÁZQUEZ RAMÍREZ
Nació el 25 de marzo de 1997 en Villa Comaltitlán, Chiapas, México. Obtuvo el grado de Maestro en Ciencias de la Computación con especialidad en Sistemas Híbridos Inteligentes por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico; Obtuvo el grado de Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Tapachula. Actualmente su línea de investigación es sobre el Aprendizaje Profundo y diferentes técnicas de visión artificial, así como sistemas de cómputo heterogéneo como lo son sistemas embebidos y vehículos aéreos no tripulados.
Áreas de investigación: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Visión Artificial, Sistemas de Cómputo Heterogéneo y Electrónica General.