Pronóstico de series de tiempo no lineales

El Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento presenta el curso Pronóstico de series de tiempo no lineales, realizado el díá 15 de Junio de 09:00 a 13:00 horas (CLT) en modalidad e-learning.

Contenidos del taller

• Introducción a la Inteligencia Artificial y Redes neuronales
  Motivación y estado del arte de la Inteligencia Artificial, definición y diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
• Arquitecturas de redes neuronales
  Redes Neuronales y Deep Learning , definición de su arquitectura parámetros y principales algoritmos (redes neuronales recurrentes y convolucionales).
• Transfer Learning
  Exploración del Transfer Learning: Ejemplo de los principales algoritmos utilizados en la actualidad y cómo sacar provecho de estos modelos.

Expositor: Camilo Menares

Camilo Menares.

Científico de datos en (CR)2, profesor experto en computación de alto rendimiento e Inteligencia Artificial en la Universidad de Chile y Senior Data Science en EY.
Licenciado en Física  y Magíster en Ciencias Atmosféricas de la Universidad de Chile.

Sus investigaciones se centran principalmente en técnicas de Deep Learning aplicadas a la predicción de series altamente no lineales y no estacionarias, así como en la modelización atmosférica y de aerosoles secundarios.

El taller contó con la participación de 83 asistentes.