Introducción al Deep Learning aplicado a señales y vision artificial
Partiendo desde aspectos básicos, se irá detallando paso a paso cómo funcionan los algoritmos de Deep Learning, los fundamentos matemáticos que hay tras esta disciplina y su aplicación en la resolución de algunos problemas reales.
Date and Time
Location
Hosts
Registration
- Date: 02 Jun 2023
- Time: 12:30 PM to 02:00 PM
- All times are (UTC+02:00) Madrid
-
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- Departamento de Electrónica
- Campus Universitario s/n
- Alcalá de Henares, Madrid
- Spain 28805
- Building: Escuela Politécnica Superior
- Room Number: Sala de Reuniones 1
- Starts 14 May 2023 08:09 PM
- Ends 02 June 2023 10:30 PM
- All times are (UTC+02:00) Madrid
- No Admission Charge
Speakers
David Fuentes Jiménez of University of Alcala
Introducción al Deep Learning aplicado a señales y vision artificial
En esta charla partiremos de cero para entender paso a paso cómo funciona el Deep Learning, cómo se puede aplicar a problemas reales y los fundamentos matemáticos que hay tras esta disciplina. Para poder hacer más liviana la charla, se tratará de abordar desde un punto de vista práctico planteando ejemplos y casos de uso ya programados a través de los frameworks tensorflow y Pytorch. Algunos ejemplos que
trataremos en la charla resuelven los problemas de clasificación de objetos mediante imágenes RGB o mediante señales de radar Doppler.
Biography:
Profesor Ayudante Doctor especializado en IA en la Universidad de Alcalá
David Fuentes Jiménez es un Profesor Ayudante Doctor en la Universidad de Alcalá, su especialidad es la vision artificial y el procesado de señales biológicas mediante sistemas basados en Deep Learning. Anteriormente fue Research Data Scientist en la empresa Naturalvox del Grupo Cestel, donde empleó sus conocimientos en aplicaciones de IA sobre audio telefónico y reconocimiento facial. Él completó su Grado de Ingeniería Electrónica, el Máster en Ingeniería Industrial y su Doctorado en inteligencia artificial en la Universidad de Alcalá.
Sus intereses de investigación se centran en la aplicación de la inteligencia artificial en visión artificial y señales de toda naturaleza para tareas como por ejemplo la reconstrucción de objetos deformables o la biometría mediante señales biológicas. Ha colaborado activamente con investigadores de otras disciplinas de la visión por ordenador, en particular la detección de personas en cámaras de profundidad.
Email:
Address:Escuela Politécnica. Departamento de Electrónica, Campus Universitario s/n, Alcalá de Henares, Spain, 28805
Media
| Detail of the presentation | 493.65 KiB |