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Calificaciones de pruebas

  • Redes Neuronales

    Puntuación: 10

    Introduccion a las redes neuronales con un enfoque fisico, empezando por el estudio de sistemas dinamicos como el de Lotka-Volterra, pasando por redes de hopfield, el modelo de neurona Integrate and fire y finalizando con un autoencoder aplicado al dataset MNIST con un bottleneck de 2 dimensiones.

  • High Performance Computing

    Puntuación: 10

    En este curso estudie las técnicas que se utilizan para mejorar performance como ser:
    - Relacionadas con aprovechar localidad espacial y temporal (aprovechar la cache) "Siempre evitar acceder a la RAM"
    - Paralelizacion utilizando vectorizacion SIMD (aprovechar features de las instruction sets modernas (como AVX) que permiten por ejemplo aplicar una operación a multiples datos simultaneamente)
    - Paralelizacion utilizando OpenMP
    - Introducción a CUDA
    - Mejoras de…

    En este curso estudie las técnicas que se utilizan para mejorar performance como ser:
    - Relacionadas con aprovechar localidad espacial y temporal (aprovechar la cache) "Siempre evitar acceder a la RAM"
    - Paralelizacion utilizando vectorizacion SIMD (aprovechar features de las instruction sets modernas (como AVX) que permiten por ejemplo aplicar una operación a multiples datos simultaneamente)
    - Paralelizacion utilizando OpenMP
    - Introducción a CUDA
    - Mejoras de performance relacionadas con preparar el codigo para las optimizaciones del compilador.

  • Machine Learning - Vision Por Computadora

    Puntuación: 10

    En este curso se implementaron y aplicaron algoritmos clasicos de machine learning como ser:
    - K-means
    -PCA
    -Logisitic Regression
    - Cross Validation
    -Se utilizo la primer parte de una red VGG para generar features (vectores 1x512) de imagenes clasificadas por "cocina", "dormitorio", "living", etc luego se utilizo la implementacion de PCA recien mencionada y finalmente loistic regression para determinar la clase de cada imagen

    Finalmente di una presentacion donde…

    En este curso se implementaron y aplicaron algoritmos clasicos de machine learning como ser:
    - K-means
    -PCA
    -Logisitic Regression
    - Cross Validation
    -Se utilizo la primer parte de una red VGG para generar features (vectores 1x512) de imagenes clasificadas por "cocina", "dormitorio", "living", etc luego se utilizo la implementacion de PCA recien mencionada y finalmente loistic regression para determinar la clase de cada imagen

    Finalmente di una presentacion donde describi la arquitectura de la red de image segmentation Mask-RCNN.

Idiomas

  • Español

    Competencia bilingüe o nativa

  • Ingles

    Competencia profesional completa

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