El presente taller dará una introducción a esta tecnología de computación en paralelo con el uso de GPUs y algoritmos de Deep Learning; y se mostrará su aplicación en diferentes tipos de industrias.
Profesor Adjunto de Ingeniería Eléctrica en la Universidad del Estado de Río de Janeiro. Tiene experiencia en el área de Ingeniería Eléctrica, principalmente en los siguientes temas: machine learning, Deep learning.
Profesor e Investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica (ELE), Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Hace investigación en Computación en Matemáticas, Ciencias Naturales, Ingeniería y Medicina, Algoritmos e Inteligencia Artificial.
Investigador de la Pontificia Universidad de la Universidad Católica de Río de Janeiro. Experiencias en el área de la Ingeniería Eléctrica, con énfasis en los siguientes tópicos: prospectiva de estudios estacionales, agrupamiento y clasificación de patrones, optimización global, programación genética, aprendizaje profundo, computación de alto desempeño. Experiencia desarrollando sistemas de software, utilizando como lenguajes C #, C ++, Python y herramientas MATLAB, Visual Studio, Eclipse y Excel.
Profesor e Investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Pacífico. Experto en machine learning, ingeniería artificial, Deep learning, y predicción de datos
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Universidad del Pacífico
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