Neuroevolución: una alternativa para simplificar los modelos asociados al Aprendizaje Profundo | Cudi Pasar al contenido principal
Neuroevolución: una alternativa para simplificar los modelos asociados al Aprendizaje Profundo
     
ㅤ - ㅤ

Para participar deben registrarse en el siguiente enlace: https://vc-cudi.zoom.us/meeting/register/tZ0tdO6tpjkoEtUjpcd2u47MOsGwqB4CTwfa

Después de la inscripción, recibirá un correo electrónico de confirmación con los datos para unirse a la sesión. 

Neuroevolución: una alternativa para simplificar los modelos asociados al Aprendizaje Profundo

 

Las redes neuronales artificiales día con día incrementan el número de tareas y problemas que pueden resolver. Sin embargo, también su tamaño, tanto como el poder de cómputo necesario, incrementa, lo cual podría tener consecuencias a futuro en el clima de nuestro planeta. Actualmente, existen muchas técnicas de Inteligencia Artificial que son usadas para buscar las mejores arquitecturas de redes neuronales. Dichas técnicas son las que se incluyen dentro del Cómputo Evolutivo.

Aunque mejorar no significa necesariamente reducir el tamaño de las arquitecturas, en varios experimentos los algoritmos evolutivos tienden a reducir el número de parámetros de las redes. Esto último tiende a generar mejores resultados y minimiza el tiempo de cómputo empleado para su entrenamiento. Esta plática se centra en una breve revisión de las técnicas relacionadas con la Neuroevolución, que es básicamente el proceso de búsqueda realizado mediante algoritmos evolutivos para generar automáticamente arquitecturas de redes neuronales artificiales.

 

Transmisión en vivo

3 de agosto a las 05:00 PM
Presentación

 

 

Agenda

04:50 - 04:55 | Conexiones y coordinación de los expositores.

04:55 - 05:00 | Ingreso de los invitados a la sala virtual.

05:00 - 05:10 | Bienvenida, moderación y presentación del evento.- Dr. Guillermo de Jesús Hoyos Rivera(UV).

05:10 - 05:50 | Conferencia Neuroevolución: una alternativa para simplificar los modelos asociados al Aprendizaje Profundo. José Clemente Hernández Hernández (UV).

05:50 - 06:00 | Sesión de preguntas y respuestas.

 

Semblanza

Licenciado en Tecnologías Computacionales y Maestro en Inteligencia Artificial por la Universidad Veracruzana. Profesor de asignaturas en la Escuela de Ingenierías de la Universidad de Xalapa, e instructor y asesor de temas de Informática y de Inteligencia Artificial. Inclinaciones de investigación en el área del procesamiento del lenguaje natural en la lengua Española, en conjunto con técnicas de cómputo evolutivo, redes neuronales y aprendizaje profundo. Apasionado de la programación, aficionado a lecturas tanto científicas como de entretenimiento, y amante de la Astronomía.

 

Participantes

1.    José Clemente Hernández Hernández
2.    Guillermo de Jesús Hoyos Rivera
3.    Luciano Huesca
4.    Juan José Guzmán Landa
5.    Mainor Aguilar
6.    Sergio Parra
7.    Carlos Humberto Rubio Rascón
8.    Rafael Morales Gamboa
9.    Carlos Casasús
10.    Daniel Alonso
11.    Gabriela Bañuelos
12.    Ma.Cristina Acosta García
13.    Alvaro Callejas Tavera
14.    Gerardo Antonio Alvarez Hernández
15.    octavio valenzuela
16.    Isidro Gómez Vargas
17.    Daniela Juárez
18.    Jesus Leopoldo Llano García
19.    LUIS CIPRIANO YUCRA RODRIGUEZ
20.    Jesús Soto
21.    Elías Astete Huamán
22.    José David Velazco Muñoz
 

06:50 - 07:00 | Cierre.

Share

Recent Posts