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César Augusto
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Magíster en automática y electrónica, tutorías y clases en Machine Learning y Deep Learning.
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Modalidad de la clase
Recomendado
César Augusto un profesor/a apreciado/a por su comunidad. Lo recomendaron por su seriedad, sus métodos de enseñanza y la calidad de sus clases. Una buena elección si querés progresar con confianza.
Sobre César Augusto
He programado en Python por 4 años en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial y análisis de datos. Tengo experiencia en machine learning al trabajar en procesamiento de imágenes como reconocimiento facial para la clasificación de la edad, detección de enfermedades en plantas, detección de humedad en granos de café. También he trabajado con series temporales al reconocer actividades físicas desde una red de sensores multimodal usando técnicas de deep learning CNN. He trabajado con extracción de características para el entrenamiento de los modelos de machine learning y directamente con los datos crudos para las redes de deep learning. Tengo una alta experiencia con machine learning, deep learning y análisis multivariado, trabajando con Python sobre OpenCV, TensorFlow / Keras.
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Acerca de la clase
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niveles :
Nivel primario
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Ingresos universitarios
Pregrados universitarios
Grados universitarios
Escuela de adultos
Posgrados universitarios
Inicial
Principiante
Intermedio
Avanzado
Niños y adolescentes
- Español
Todos idiomas hablados para las clases :
Español
Temas: 1. Conceptos básicos de la Inteligencia Artificial: 2. Fundamentos de Machine Learning: Aprendizaje supervisado y no supervisado. o Implementación de modelos de clasificación y regresión. o Evaluación y validación de modelos: métricas y técnicas de validación cruzada. o Uso de bibliotecas como pandas, numpy y Scikit-learn. 3. Análisis de datos: o Técnicas de preprocesamiento de datos. o Análisis univariado y multivariado. o Selección de características. 4. Modelos No Supervisados: o Algoritmos de clustering y reducción de dimensionalidad. o Análisis de componentes principales (PCA) y técnicas avanzadas de agrupamiento. 5. Deep Learning: o Introducción a las redes neuronales profundas y su arquitectura. o Implementación de redes neuronales con Keras y TensorFlow. 7. Visión por Computadora: o Técnicas de procesamiento de imágenes y videos. o Implementación de modelos de reconocimiento de imágenes y detección de objetos. o Uso de bibliotecas como OpenCV y TensorFlow.
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Demuestró un gran conocimiento sobre los temas abordados, explicando los temas paso a paso de manera dinámica para que el estudiante pueda comprenderlo, fue paciente, amable, muy puntual a la hora de desarrollar su trabajo y sobre todo eficiente.
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