Avanzado Machine Learning y Deep Learning a Escala

Los científicos de datos (data scientists) que se dedican a la construcción de modelos predictivos usando aprendizaje automático y/o aprendizaje profundo se enfrentan habitualmente a dos problemas: el rendimiento de los modelos y el escalado en la fase de entrenamiento. En este curso avanzado se trabaja con las herramientas más extendidas para conseguir entrenar los modelos con conjuntos masivos de datos de forma efectiva y en el tiempo más corto posible. Concretamente, se analizará el uso de Spark ML para la construcción de modelos de aprendizaje automático a escala y TensorFlow para los modelos de aprendizaje profundo. Así mismo, se trabajará con técnicas de  hiperparametrización, ensemble learning, transfer learning y diseños optimizados visión artificial, procesamiento del lenguaje natural y otros dominios de aplicación.

Objetivo: Ser capaz de construir modelos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo usando grandes conjuntos de datos para el entrenamiento y mejorando el rendimiento predictivo con técnicas de optimización. Familiarizarse con el uso de Spark MLlib y TensorFlow.

Dirigido a: Profesionales de cualquier sector con perfil de científico de datos. Se utilizará un sistema en nube para los talleres. Los ejemplos de código se realizarán en Python, con lo que se recomienda el conocimiento previo de dicho lenguaje. Así mismo, se requiere conocimientos previos de aprendizaje automático. Es necesario que el alumno aporte un ordenador portátil tipo PC o Mac.

Lugar: Sala de Formación. Centro Demostrador TIC Innovación Turística. Recinto Ferial de Canarias (INFECAR). Avda. de la Feria nº1. Las Palmas de Gran Canaria.

Fecha y Horario: 17 al 18 de mayo de 2018. 3 sesiones –  15 horas totales lectivas.

Programa:

• Trabajando con Spark MLlib (clustering, clasificación, regresión).
• ML Pipelines.
• Hiperparametrización y fine-tuning en Machine Learning.
• Trabajando con TensorFlow (clustering, clasificación, regresión).
• CNN, RNN, LSTM, Auto-Encoders, GAN.
• Embeddings.
• Hiperparametrización y fine-tuning en Deep Learning.
• Reinforcement Learning y Deep Reinforcement Learning.

Ponente: Raúl Arrabales Moreno.

Psicólogo, ingeniero en informática, MBA y doctor en Inteligencia Artificial. Arrabales cuenta con una experiencia profesional de 18 años trabajando en diversos ámbitos: en el académico como docente e investigador y en la empresa como gerente, jefe de proyecto, consultor tecnológico y estratégico. Arrabales ha trabajado principalmente en el sector de los contenidos digitales para varias compañías internacionales como IBM, Arris, Orange, Altran y Accenture. Actualmente es Co-Fundador en Serendeepia y Director de Inteligencia Artificial / Neurociencia Cognitiva en Psicobótica.

Precio: 100 € (impuestos incluidos)

Bonificaciones:

• En caso de ocupar un espacio dentro de las instalaciones destinadas a emprendedores y empresas gestionadas por la SPEGC o por la Fundación Parque Científico Tecnológico de la ULPGC (debe indicar nº tarjeta acceso al realizar la inscripción), tiene un descuento del 50% en la cuota de ingreso para cada curso / taller ofertado.
• Desempleados que acrediten su situación con DARDE actualizado-vigente (adjuntar documento al realizar la inscripción), tiene un descuento del 50% en la cuota de ingreso para cada curso / taller ofertado.
• Los descuentos no son acumulables.