Presentación
TensorFlow (TF) es una plataforma software para el diseño y ejecución eficiente de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning). TF permite abordar el ciclo de desarrollo de algoritmos complejos (con millones de parámetros) desde su planteamiento matemático hasta su ejecución eficiente sobre hardware heterogéneo (CPU, GPU, clusters).
| CONTENIDOS MÓDULO 1 | ||
| Módulo 1 | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Sesión de nivelación en Python y Jupyter Notebooks.
Este módulo es nivelatorio. Consiste en recordar o tomar los elementos básicos de programación Phyton y de gestión de Notebooks sobre linux. |
10 horas | |
| Módulo 2 : Introducción | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
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Introducción a la analítica de datos con ML. Taller: Carga, limpieza datos y generación de modelos predictivos
Evaluación de modelos predictivos y escenarios de datos. Presentación de trabajo de proyecto de analítica de datos Taller: Cross validation y estrategias para ampliación de datos
Cálculo simbólico y optimización matemática sobre TensorFlow. Taller: Implementación de LR en TensorFlow
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16 horas | |
| Módulo 3 : Procesamiento | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de datos
Redes neuronales sobre TensorFlow. Optimización batch y estocástica. Taller: Implementación MLP en TensorFlow
APIs de alto nivel, monitoreo y cómputo heterogéneo en TensorFlow Revisión avance proyectos de analítica de datos Taller: device placement en TF y métricas sobre tensorboard
Avance autónomo de proyecto Presentación de proyecto.
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10 horas | |
| CONTENIDOS MODULO 2: Analítica de imágenes con TensorFlow Aprendizaje automático para visión por computadora y tratamiento de señales. | ||
| Módulo 1 | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Introducción a las redes convolucionales (CNN) con TensorFlow.
Taller: Construcción de redes. maxpooling, dropout, batch normalization
APIs de alto nivel. Finetuning. Presentación de trabajo de proyecto de analítica de imágenes Taller: Reutilización de modelos preentrenados. |
8 horas | |
| Módulo 2 : Introducción | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Detección, clasificación y segmentación.
Taller: Segmentación de imágenes satelitales.
Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de datos
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8horas | |
| Módulo 3 | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Integración de información multimodal y multicanal.
Taller: Integración de metadatos e información espacial.
Imagen satelital e información GIS. Visualización. GeoPandas. Taller: Creación de dataset para segmentación.
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8 horas | |
| Módulo 4 : Proyecto | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Avance autónomo de proyecto
Presentación de proyecto. |
8 horas | |
| CONTENIDOS MÓDULO 3 Analítica de series temporales con TensorFlow | ||
| Módulo 1 | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Introducción a las redes recurrentes (RNN) con TensorFlow.
Unidades LSTM y GRU. Presentación de trabajo de proyecto de analítica de datos
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8 horas | |
| Módulo 2 : Introducción | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
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Visualización interactiva. Taller: Revisión y presentación de propuestas de proyecto de analítica de dato
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8 horas | |
| Módulo 3 | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
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Procesamiento de lenguaje natural Taller:
Señales financieras. Remuestreo, alineamiento, etc. Revisión avance proyectos de analítica de datos Taller:
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8 horas | |
| Módulo 4 : Proyecto | ||
| Temáticas (principales y subtemas) | Intensidad | |
| Avance autónomo de proyecto
Presentación de proyecto. |
8 horas | |
Tarifas Diploma
- Tarifa Plena: $4.666.550
- Tarifa Plena + pp: 4.433.222
- Público UdeA: $3.733.240
- Público UdeA + pp: 3.499.912
- Grupos: $4.199.895
- Grupos + pp: 3.966.567
Tarifa Módulo 1
Inicio de inscripciones: Febrero 7
Fecha límite pronto pago: Febrero 28
- Tarifa general: $1.850.000
- Tarifa general + pp: $1.757.500
- Público UdeA: $1.480.000
- Público UdeA + pp: $1.387.500
- Grupos: $1.665.000
- Grupos + pp: $1.572.500
Tarifa Módulo 2
Inicio de inscripciones: Abril 2
Fecha límite pronto pago: Abril 20
- Tarifa general: $1.850.000
- Tarifa general + pp: $1.757.500
- Público UdeA: $1.480.000
- Público UdeA + pp: $1.387.500
- Grupos: $1.665.000
- Grupos + pp: $1.572.500
Tarifa Módulo 3
Inicio de inscripciones: Mayo 14
Fecha limite pronto pago: Mayo 30
- Tarifa general: $1.850.000
- Tarifa general + pp: $1.757.500
- Público UdeA: $1.480.000
- Público UdeA + pp: $1.387.500
- Grupos: $1.665.000
- Grupos + pp: $1.572.500
La apertura de los cursos en los días y horarios establecidos está sujeta al logro del cupo mínimo de estudiantes necesarios que el Centro de Extensión Académica de la Facultad de Ingeniería establece para cada curso. Ni la publicación de esta oferta, ni el pago de matrícula por parte del interesado, obliga a la Universidad de Antioquia a abrir los cursos sin el cupo mínimo exigido.
