Introducción al Aprendizaje Profundo

Construye y entrena tu primera red neuronal en este práctico taller de aprendizaje profundo de dos días para investigadores, que se celebrará en Ámsterdam el 22 y 23 de septiembre de 2026. Este curso presencial, que tendrá lugar de 09:30 a 17:00 en el Netherlands eScience Center, Science Park 402, ofrece una ruta estructurada desde el aprendizaje automático tradicional hasta el aprendizaje profundo. A través de la codificación guiada por instructores y ejercicios prácticos, aprenderás cómo funcionan las redes neuronales, implementar modelos en Python con Keras y desarrollar las habilidades necesarias para evaluar y mejorar su rendimiento. Lo que aprenderás El taller sigue el estilo de enseñanza de Carpentries: los instructores escriben código en la pantalla mientras los participantes siguen. A lo largo de los dos días, trabajarás en las principales etapas de un flujo de trabajo de aprendizaje profundo, incluyendo: Identificación de problemas adecuados para el aprendizaje profundo y comprensión de neuronas, entradas, salidas y funciones de pérdida Preparación y exploración de datos con Pandas y Seaborn Uso de codificación one-hot para clasificación Construcción y entrenamiento de redes neuronales completamente conectadas con Keras Interpretación de curvas de pérdida y evaluación de resultados con matrices de confusión Creación de modelos de regresión y medición de su rendimiento Uso correcto de divisiones de entrenamiento, validación y prueba Reconocimiento del sobreajuste y aplicación de normalización, abandono y otras estrategias preventivas Construcción de redes neuronales convolucionales para conjuntos de datos de imágenes Adaptación de una red preentrenada de última generación mediante aprendizaje por transferencia Organización de proyectos de aprendizaje profundo e identificación de próximos pasos prácticos Al final, deberías ser capaz de entrenar tu primera red neuronal, solucionar problemas en su proceso de entrenamiento y comprender cómo continuar mejorando tu modelo. Consulta el cronograma detallado y la información de preparación en el sitio web del taller. ¿Quién debería asistir?… Regístrate para este evento