Research Group on Natural Computing

Deep Learning I, Introducción al machine learning y a redes neuronales

¿Sabes que el grupo de Deep Mind de Google construyó una IA que ganó al campeón mundial de GO y Starcraft II? ¿Sabías que existen IAs que colorean vídeos en blanco y negro, o reescalan vídeos antiguos a 4K? ¿Te suena todo el asunto de los Deep Fakes? Esta revolución de la Inteligencia Artificial se ha dado dentro del campo denominado Deep Learning, y le dedicaremos de momento 2 sesiones consecutivas. En esta primera sesión comenzaremos dando una introducción al machine learning y a las redes neuronales. La idea es desmitificar estos modelos y demostrar que no existe una mente artificial como tal, sino que todo son matemáticas:
1. Introducción al Machine Learning: tipos y conceptos.
2. Redes neuronales multicapa: capas y funciones de activación.
3. Optimización de redes neuronales: qué es el backpropagation.
4. Entornos software y hardware para Deep Learning.
5. Nuestra primera red con Keras. Si quieres probar el código, prepara una cuenta de Gmail para acceder a Google Colab.

Viernes Santo 10/4/2020 (15:00)
Inscripción: https://forms.gle/M8YvtLtSRwqLfhFo9
Enlace a Twitch: https://www.twitch.tv/ieeesbus
Material: https://github.com/miguelamda/Webinar-DL

Deep Learning II: redes neuronales profundas convolucionales

En esta segunda sesión sobre Deep Learning continuaremos indagando en estos modelos, haciendo un repaso al estado del arte actual. Comenzaremos con algunos fundamentos de regularización e introduciendo la importancia de las redes profundas. También hablaremos de las redes convolucionales, su importancia y algunos ejemplos de redes conocidas. Acabaremos manchándonos las manos con Keras, con redes convolucionales, con redes pre-entrenadas, y aplicaciones a la visión artificial. Los puntos principales que se tratarán son:

1. Introducción a la regularización
2. Redes neuronales convolucionales
3. Introducción a la GPU
4. Redes convolucionales profundas
5. Transferencia de aprendizaje
6. Redes convolucionales y transfer learning con Keras

Viernes 17/4/2020 (15:00)
Inscripción: https://forms.gle/6crYuy4Jr4NAQGGJA
Enlace a Twitch: https://www.twitch.tv/ieeesbus
Material: https://github.com/miguelamda/Webinar-DL

Evento organizado por la rama de estudiantes del IEEE de la universidad de Sevilla. El IEEE (Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica) es un asociación mundial sin ánimo de lucro dedicada a la normalización y desarrollo de áreas técnicas. Muchos de los estándares que definen nuestro día a día, han sido creados por IEEE (por ejemplo los de WiFi o Bluetooth). Pero el IEEE también es una comunidad. En concreto, los Student Branch son una parte del IEEE orientada a los estudiantes universitarios, que ofrece cursos y actividades, como los webinar de estas semanas. También aporta la oportunidad de conocer gente de otras universidades, viajar (cuando pase la pandemia) y hacer talleres de utilidad para el mundo laboral.

En la rama de la universidad de Sevilla, con sede en la ETSI, se realiza a lo largo del año diferentes actividades y charlas, tocando temas desde la programación hasta la robótica. Los proyectos y talleres desarrollados son organizados y llevados a cabo por los propios miembros de la rama según sus inquietudes. Algunas de las actividades que hemos realizados han sido el montaje de una impresora 3D, de un dron de carreras, charlas técnicas (procesamiento de imágenes, introducción a Git...) o montajes con Arduino. Además, antes de este incidente con el COVID-19 se planeaba realizar una visita solidaria a algún hospital

A lo largo de la cuarentena nos encontramos organizando charlas/webinars sobre temática variada. Se esta atendiendo a la opinión de los asistentes sobre las mismas para decidir las siguientes temáticas e ir mejorando el formato. También planeamos hacer quedadas Coffe&Code de libre asistencia cada cierto tiempo para charlar y analizar algunos retos de competiciones pasadas como el IEEExtreme (competición mundial organizada por IEEE de 24h programando).

Nuestras redes sociales:
Twitter: @ieeesbus
Instagram: @ieeesbus
Facebook: https://www.facebook.com/IEEESBUS/
Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCcsX0ihQfW9WIl-_aDiOnqQ
Twitch: https://www.twitch.tv/ieeesbus

Además de nuestras redes también tenemos un grupo de difusión de whatsapp al que se puede acceder a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/CNB5HD8j7bA8Ii1MytBg9O

Si alguno tiene interés puede contactar con nosotros puede enviarnos un mensaje a través de cualquiera de nuestras redes sociales o a través del mail de la rama [email protected]