Graph Neural Networks

4 a 6 semanas
Lunes a viernes
Horario por definir

Tarifa en México*

Desde 25,000 MXN + IVA
3 meses sin intereses con tarjetas participantes

Tarifa internacional

Desde 1,250 EUR*
Graph Neural Networks Colegio Bourbaki

Objetivos

01
La dinámica del curso incluye tanto trabajos prácticos como conceptuales en las matemáticas involucradas.
02
El énfasis del contenido es en la lógica detrás de la elección, preprocesamiento, calibración, implementación y evaluación de estos modelos matemáticos.
03
Que los alumnos comprendan las ventajas de las graph neural networks sobre otras arquitecturas de redes neuronales así como sus limitantes.
04
Implementar los algoritmos con bases de datos reales adecuadas para este tipo de arquitecturas.
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Perfil de Estudiante

Para todos los cursos a la medida es necesario tener nociones básicas de programación en Python con énfasis en Machine Learning y manejo de Datos, algunos ejemplos de bibliotecas necesarias son Numpy, Pandas y Scikit Learn. Los alumnos que no cuenten con estos requerimientos pueden tomar nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.

Clase abierta

Temario

1. Ideas básicas de la teoría de grafos

2. Nociones básicas de GNN

3. Ventajas y desventajas: ¿dónde utilizar GNN?

4. El entrenamiento de las GNN

5. Aplicaciones a la detección de anomalías

6. Otras aplicaciones

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