The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
En este curso vamos a enseñar a los estudiantes a entender y a utilizar las redes neuronales de manera detallada, nos enfocaremos en cuatro partes fundamentales:
En el curso se utilizarán data sets y ejemplos reales provenientes tanto de textos jurídicos como de redes sociales. Los alumnos se quedarán con el código utilizado en los ejercicios hechos en clase.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.
The rich text element allows you to create and format headings, paragraphs, blockquotes, images, and video all in one place instead of having to add and format them individually. Just double-click and easily create content.
A rich text element can be used with static or dynamic content. For static content, just drop it into any page and begin editing. For dynamic content, add a rich text field to any collection and then connect a rich text element to that field in the settings panel. Voila!
Headings, paragraphs, blockquotes, figures, images, and figure captions can all be styled after a class is added to the rich text element using the "When inside of" nested selector system.
Enseñaremos los detalles matemáticos y a utilizar redes neuronales para analizar texto utilizando ejemplos jurídicos y de redes sociales.
El procesamiento del lenguaje natural es una de las herramientas más poderosas en la actualidad pues permite analizar información poco estructurada como lo es el texto. Las redes neuronales son una de las herramientas más poderosas de la Inteligencia Artificial. Su utilización ha cambiado el mundo en el que vivimos y es difícil pensar en una industria que no las utilice.
En este curso vamos a enseñar a los estudiantes a entender y a utilizar las redes neuronales de manera detallada, nos enfocaremos en cuatro partes fundamentales:
El curso tiene una duración de 20 horas con 2h30min por sesión los días martes y viernes y será vía ZOOM, los alumnos tendrán acceso a notas del curso y los vídeos por tiempo ilimitado.
Data-sets, ejemplos y código
En el curso se utilizarán data sets y ejemplos reales provenientes tanto de textos jurídicos como de redes sociales. Los alumnos se quedarán con el código utilizado en los ejercicios hechos en clase.
Temario
Los Profesores son:
Gabriel Guerrero, es matemático de la Fac. de Ciencias de la UNAM, con doctorado en matemáticas e informática de la Universidad de Paris VI. Pierre et Marie Curie, y experiencia profesional de 14 años en París, con más de 40 años de experiencia como programador. Ha sido profesor del Instituto de Programación de París, ITAM, ITESM y UNAM.
Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.