Talleres

Esta segunda etapa tiene como objetivo brindar a los participantes conocimientos y herramienta, que serán de utilidad a los efectos de implementar un primer prototipo de las ideas que surjan en el marco del Desafío IA.

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Decision Optimization: introducción y uso en Cloud Pak for Data

Alain CHABRIER, PhD: IBM France Lab

En la primera parte (1h): el taller introducirá lo que es "Decision Optimization", comparando Predictive y Prescriptive Analytics, con casos de uso y técnicas empleadas en casa caso así como casos de uso complementarios.

Posteriormente, el taller explorará todas las funcionalidades de Watson Studio en CP4D para desarrollar modelos de optimization (1h) y todas las funcionalidades de Watson Machine Learning en CP4D, para desplegar e integrar modelos de optimization en aplicaciones (1h).

Se realizará algún hands on práctico, con un modelo de optimization en un notebook en Watson Studio Cloud. (1h)

Carga horaria: 4:30 horas.

Fechas:  22/9

Hora: 09:00 am a 13:30 pm.

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Watson de la A a la Z

Sebastián Vergara: Ingeniero en Computación, graduado de la Universidad de la República. CTO IBM Uruguay y Paraguay.

El taller busca introducir al uso de los servicios de Watson disponibles en IBM Cloud.

Se explorarán las capacidades cognitivas fundacionales disponibles para cualquier persona interesada en Machine Learning, incluyendo la capacidad de auto inteligencia artificial, así como también los aspecto mas avanzadas tales como el armado de modelos en el Modeler Flow. (SPSS) o el uso de Jupyter Notebooks y librerías clásicas en Python.

Carga horaria: 8 horas.

24/9: 1º sesión (09:00 am - 11:00 am)
Watson Visual Recognition - Watson Natural Language Classifier
 
28/9: 2º sesión (0
9:00 am - 11:00 am)
Watson Assistant + Watson Discovery
 
30/9: 3º sesión (0
9:00 am - 11:00 am)
Watson Natural Language Understanding + Watson Knowledge Studio - Personality Insights 
 
2/10: 4º sesión (0
9:00 am - 11:00 am)
Watson Studio

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Aplicando Machine Learning sin ser un experto

Nicolás Martínez, Lucía Pazos y Manuela Cannella.

Se brindarán fundamentos teóricos y prácticos para introducir en herramientas que permiten resolver casos de uso de machine learning, asistiendo en cada una de las etapas: desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo.

El taller se divide en tres partes:
1- Introducción a casos de uso de ML.
2- Tratamiento de datos y AutoML. Se utilizarán herramientas como H2O, AutoML y Driverless AI.
3- Utilización del modelo desplegado.

Carga horaria: 6 horas.

Fechas: 22/9 | 23/9 | 24/9

Hora:  18:30 am a 20.30 am.

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Introducción a python *Finalizado

Plinio Gañi: Profesor adjunto de Programación, Escuela de Tecnología, Facultad de Ingeniería, Universidad ORT Uruguay. Catedrático asociado de Introducción a la Programación, Facultad de Administración y Ciencias Sociales, Universidad ORT Uruguay. Doctor en Medicina, UDELAR

Este taller ofrece una introducción al lenguaje Python. Presenta sus características generales, cómo instalarlo y cómo programar en Python usando Visual Studio Code como entorno de desarrollo. Explica la sintaxis básica del lenguaje y las estructuras de control y de datos básicas disponibles, así como el uso y declaración de funciones propias y la importación y uso de módulos. 

El temario del taller es el siguiente: 

- Características generales del lenguaje
- Versiones de Python
- Instalación
- Entorno de desarrollo VS Code
- Sintaxis básica del lenguaje
- Variables y estructuras de datos básicas
- Estructuras de control
- Funciones
- Uso de módulos propios y de terceros

El temario no incluye aspectos de Programación Orientada a Objetos y el nivel de tratamiento de los temas será básico/introductorio.

Carga horaria: 6 horas.

Fechas:  31/8 | 4/9 7/9 

Hora: de 10:00 am a 12:00 pm.

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Data Science en la práctica

Gonzalo Acosta: Master in Data Science | Data & Analytics.

El taller busca introducir conceptos sobre Data Science y sus distintos usos en la práctica. El taller se impartirá en dos partes, la primera más orientada a conceptos generales y la segunda orientada a conceptos técnicos. Los temas que se tratarán son:

 

Parte I
Timeline sobre Data Science
Conceptos
Ciclo de Vida
Técnicas y Herramientas
Casos de Uso
Hands-On
Parte II
Machine Learning
Concepto
Paradigmas (clasificación)
Características deseables
¿Cómo los evaluamos?
Casos de Uso
Hands-On

Carga horaria: 6 horas.

Fechas: 14/9 16/9 | 18/9

Hora:  09:00 am a 11.00 am.

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Intro to Deep Learning for Computer Vision 

*Finalizado

Diego González Maneyro, Jimena Martínez y Santiago Ballester.

El taller busca introducir conceptos básicos del procesamiento de imágenes utilizando OpenCV para luego adentrarse en algunas técnicas de Deep Learning. Además, se hará hincapié en la importancia de las métricas y técnicas para mejorar resultados.

Duración: 8 horas.

Fechas: 20/8 27/8 | 3/9 | 10/9

Hora:  09:00 am a 10.30 am.

Clase de consulta: Martes 1 y 8 de setiembre de 09:00 am a 10:00.