“El aprendizaje profundo en los tiempos de Python”

Recientemente ha habido un creciente interés en el desarrollo de sistemas inteligentes en el cual Python ha jugado un rol principal. En esta plática a cargo del Investigador de la UNAM Ivan Vladimir Meza Ruiz, se hará un tour de las diferentes opciones de desarrollo y se comparará su estilo pythonista usando las redes convolucionales como ejemplo.

Perfil del ponente: El Dr. Ivan Vladimir Meza Ruiz es un investigador en el área de aprendizaje automático que ha elaborado diferentes sistemas de aprendizaje profundo usando keras, tensorflow, theano y caffe. Actualmente dirige proyectos de estudiantes en los siguientes frameworks:

  • Tensorflow: traducción de lenguaje de señas, detección de cáncer en tomografías
  • Keras: analizador de sentimientos, chatbots, traducción automática.

Además de esto, tiene 15 años programando en Python, con experiencia en pláticas de investigación, divulgación y diversos talleres de reconocimiento de voz, programación de Python e impartición de clases en inteligencia artificial y lenguajes formales. El Dr. Meza coordina también el primer hackatón de procesamiento de lenguaje natural y el Club de Machine Learning de la UNAM. Obtuvo su Doctorado en Computación y su maestría en Ciencias Cognitivas y Lenguaje Natural en la universidad de Edinburgo. Es egresado de la Licenciatura en Ingeniería en Computación en la Universidad Nacional Autónoma de México y es investigador SNI: nivel I.

Si te interesa saber más acerca de lo que este investigador hace, te recomendamos darle un vistazo a su página web

Descripción de la charla: El ecosistema de librerías en Python para programar sistemas de inteligencia artificial ha crecido en los últimos años, en particular aquellas orientadas al aprendizaje profundo han generado un conjunto muy rico de librerías que han utilizado la flexibilidad que ofrece Python como lenguaje de programación para poder extenderse y sostener su crecimiento. Sin embargo la gran diversidad existente: tensorflow, keras, theano, pytorch, caffe, etc. hace intimidante el ecosistema para alguien que se quiere iniciar en estos temas. En esta plática revisamos las opciones disponibles para programar sistemas basados en aprendizaje profundo, resaltamos las diferencias de filosofía, su escalabilidad ante mayor cantidad de datos y su consistencia con el estilo pythonista. Como caso de ejemplo usamos las redes convolucionales que permiten crear sistemas inteligentes de procesamiento de imágenes.

Pythonista Level: desde padawan hasta maestro Jedi, todos los niveles son bienvenidos.

Notas: La charla será impartida en ESPAÑOL de forma PRESENCIAL.