M.C. Eden Belouadah
Maestría
Bachelor en Matemáticas e Informática por la Universidad de Ciencias y Tecnología Houari Boumediene (USTHB), Argel, Argelia
Maestría en Inteligencia Artificial por la Universidad de Ciencias y Tecnología Houari Boumediene (USTHB), Argel, Argelia.
Maestría en Aprendizaje Autómatico, Información y Contenido por la Universidd de Paris-Saclaym Francia.
Doctorado en Computación por la Universidad de IMT Atlantique, Brest, Francia.
Transfer Learning in Convolutional Neural Networks (CNN) with PyTorch
Taller en inglés
Transfer Learning es una técnica ampliamente utilizada en el aprendizaje automático. Este tutorial tiene como objetivo utilizar un modelo previamente entrenado en un gran conjunto de datos (fuente) para transferir conocimientos y aprender de manera eficiente un nuevo conjunto de datos relacionado (objetivo) de menor tamaño. El aprendizaje de transferencia es particularmente útil aquí porque un modelo profundo no puede aprender de muy pocos datos. Transferir el conocimiento de otro modelo ayudará a beneficiarse de la representación de características del conjunto de datos de origen para aprender rápidamente el conjunto de datos de destino.
Requerimientos
- Conexión a Internet
- Computadora
Dra. Jessica Nayeli López Espejel
Doctorado en Procesamiento de Lenguaje Natural
Ing., en Ciencias de la Compútación por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Maestra en Ciencias de la Computación por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Doctorado en Procesamiento de Lenguaje Natural por la Universidad de París 13 y el Centro Nuclear Francés
Word Embeddings Generator
- Descripción de word embeddings en un corpus específico. Tipos de word embeddings.
- Técnicas de deep learning para la generación de word embeddings.
- Implementación de una word embeddings
- Conexión de internet
- Computadora
