Introducción a las redes neuronales artificiales

El presente taller tiene como objetivo que el asistente logre alcanzar una visión detallada del funcionamiento interno de las redes neuronales artificiales.

Se tratarán inicialmente de manera didáctica los temas de representación del perceptrón y el papel de la función de activación en una red neuronal. Seguido a esto se empleará una aplicación web para mostrar de manera visual el papel de la topología de la red neuronal en una tarea de clasificación. Para terminar mostrando cómo se pueden crear redes neuronales personalizadas para diferentes tareas de clasificación y regresión usando Python y sus paquetes de Scikit-Learn y TensorFlow.

Francisco Calderón

Francisco Calderón es un Ingeniero Electrónico con una maestría en Ingeniería Electónica y un doctorado en ingeniería con énfasis en percepción visual aplicada en robótica. Su área de especialidad es el procesamiento digital de señales multidimensionales como imágenes y video. Tiene experiencia, implementando sistemas microcontrolados para procesamiento de señales. Como también de sistemas embebidos complejos que requieran el uso de sistemas operativos en bajo y alto nivel.

Ha trabajado como investigador en el área de aplicación de la visión por computador y el aprendizaje de máquina al tráfico vehicular, desarrollando sistemas de extracción de información vial. Y también en el área de seguimiento de objetos y modelado 3D para aplicación en la robótica.

Cuenta con 13 años de experiencia en docencia, con varios cursos de pregrado y posgrado en su haber, relacionados con las áreas de procesamiento de señales e Inteligencia artificial.