¿Qué es el deep learning y cuál es su papel en la revolución de la visión artificial?
Durante esta jornada introduciremos los ingredientes necesarios para desarrollar modelos de visión artificial basados en deep learning identificando los puntos clave para conseguir modelos con el mejor rendimiento posible.
- Todo esto desde una perspectiva de desarrollo de modelos para aplicaciones de visión artificial del mundo real: industria, salud, agricultura, etc.
- Presentaremos también casos de uso reales de visión artificial en los que el deep learning ha sido la clave para el desarrollo de una solución efectiva.
- Hablaremos de los retos a futuro de esta tecnología (aplicaciones con poca disponibilidad de datos o anotaciones, modelos confiables, tiempo real, derivas de los modelos, etc.).
Dirigido a
- Cualquier persona con interés por conocer cómo funciona la tecnología que está haciendo posible la actual revolución de la inteligencia artificial y la visión artificial.
- Aquellas personas que deseen explotar los datos que tienen en su empresa para mejorar sus procesos pero, no saben cómo.
Programa
- ¿Qué es la visión artificial y por qué deep learning es importante para su desarrollo?
- ¿En qué se basa el deep learning? ¿Por qué ahora?
- Ingredientes para el desarrollo de modelos de visión artificial basados en deep learning y claves para el éxito
- Flujo de trabajo habitual en el desarrollo de modelos de deep learning
- Casos de éxito
- Retos a futuro
Ponente
- Laura Gómez, graduada en Ingeniería en Tecnología de Telecomunicación (2017) por la Escuela de Ingeniería de Bilbao (UPV/EHU). Obtuvo el Premio Extraordinario Fin de Carrera y Máster en Ingeniería de Telecomunicación (2019) por la misma universidad. Realizó su Trabajo de Fin de Grado dentro del grupo de investigación BioRes de la Escuela de Ingeniería de Bilbao en el ámbito del procesado de señales biomédicas. En su último curso de Máster pasó a formar parte del grupo de investigación Computer Vision de TECNALIA donde realizó su Trabajo de Fin de Máster. Desde entonces trabaja como investigadora.
- En este tiempo ha trabajado desarrollando modelos de aprendizaje profundo orientados a visión artificial. Ha participado activamente en el desarrollo de soluciones para compañías multinacionales como BASF bajo contratos privados de investigación. Además, actualmente está realizando su tesis doctoral orientada a métodos semisupervisados para modelos de aprendizaje profundo en el ámbito de la imagen. Posee cuatro patentes europeas e internacionales.