Deep Learning: Una introducción práctica
En los últimos años, y especialmente en el último lustro, el Deep Learning se ha convertido en una herramienta fundamental en el mundo de la inteligencia artificial. En esta charla aprenderemos las bases sobre las que se desarrollan los algoritmos de Deep Learning, sus inicios, desde el perceptrón a las actuales redes profundas, algunas de sus aplicaciones, y algunos ejemplos prácticos sobre cómo implementar nuestras propias arquitecturas de Deep Learning con entornos como Tensorflow o Pytorch.
Emilio Sansano
Emilio Sansano es ingeniero industrial UPV y graduado en ingeniería informática por la UNED. Actualmente trabaja como investigador en el grupo GIANT (Research Group on Machine Learning for Smart Environments) de la Universitat Jaume I, y como profesor asociado en el 'Departament d'Enginyeria de Sistemes Industrials i Disseny' (DESID) de la UJI. Su trabajo como investigador abarca el desarrollo y uso de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para reconocimiento de actividades humanas y posicionamiento en interiores. Emilio combina su trabajo en la universidad con la formación, como profesor del ciclo formativo superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.
