Duration: 2 hours
Start: September 03, 15:00

Location: Auditorium "José Adem"

Abstract:
El auge de la inteligencia artificial es innegable en la actualidad, ya que sistemas como ChatGPT, Dall-E, CoPilot, entre otras, han captado el interés del público en general. Lo anterior, ha fomentado el uso de estas tecnologías por todo tipo de personas, desde expertos hasta usuarios sin conocimientos técnicos sobre lo que hay detrás de dichos sistemas. En este taller, se explicarán las bases matemáticas de las redes neuronales, centrándonos en el modelo más simple, conocido como perceptrón. Posteriormente, haremos una implementación de una red neuronal densa y nos centraremos en entender y modificar los parámetros más relevantes de la misma; para ello, nos enfocaremos en conocer las funciones de activación más importantes, así como en el método de descenso de gradiente, junto con algunas variantes, para el ajuste de los pesos de la red.

Requirements:
Este taller será de carácter introductorio, pero es deseable contar con conocimientos del lenguaje de programación Python y de cálculo multivariable, así como contar con una laptop en el caso de asistencia presencial.

Contact:

Dr. Oliver Fernando Cuate González This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

Short Bio: Ph.D. and M.Sc. degrees in Computer Science from Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV-IPN); B.Sc. degree in Mathematical Engineering from the National Polytechnic Institute (IPN). Currently, he is an adjunct professor with the Mathematics Department of the Physics and Mathematics School (ESFM) at the IPN in México City. His research interests include multi- and many-objective optimization, continuation methods, and decision making. He achieved second place in the Springer Best Paper Award in the 10th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization in 2019. He is a member (level 1) of the Sistema Nacional de Investigadores SNI.