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Investigador del departamento de Ciencias Computacionales del Centro de Investigación en Matematicas A.C., CIMAT. Interéses. Procesamiento y Análisis de Imágenes. Visión Computacional. Procesaminto de Imágenes Médicas. Metrología Óptica.
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- I Python
- II Optimización
- III Tópicos de Aprendizaje Automático
- IV Aprendizaje Profundo
1. Introducción a la Programación Científica con Python
1.1. Python para uso científico 1.2. Mas Python y uso de módulos (bibliotecas) numpy, scipy, 1.3. Programación simbólica con Python (SymPy) 1.4. Broadcasting 1.5. Manejo de excepciones
2. Fundamentos de Optimización
2.1. Cálculo para Optimización 2.2. Optimización Convexa 2.3. Condiciones de Optimalidad de 1er Orden 2.4. Condiciones de Optimalidad de 2do Orden
3. Algoritmos de Optimización de Descenso
3.1. Descenso de Gradiente, (GD) 3.2. Descenso de Gradiente Estocástico (SGD) 3.3. Descenso Acelerado de Nesterov (NAG) 3.4. Descenso con Inercia (momentum) 3.5. Gradiente Adaptable (AdaGrad) 3.6. Método AdaDelta 3.7. ADAM 3.8. Métodos de direcciones alternadas (Gauss-Seidel)
5. Regresión
5.1. Mínimos Cuadrados 5.2. Logística 5.3. Regularización: Ridge (L2), Lasso (L1) y Elastic Net(L2+L1)
6. Clasificación
6.1. K-vecinos Más Cercanos 6.2. K-Medias Difusas 6.3. Árboles y Bosques Aleatorios 6.4. Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) 6.5 Agrupamiento Espectral (Spectral Clustering)
9. Redes Neuronales
9.1. El perceptrón 9.2. Backpropagation 9.3. Redes Multicapa; Red básica, capas densas, lectura de datos, codificación one-hot 9.4. Métricas de Desempeño; accuracy, sensitivity, sensibility, precision, F1-score 9.5. Perceptrón Multicapa en PyTorch
10. Redes Profundas de Convolución
10.1. Operador de convolución y Pooling (ejemplo adicional en Pytorch) 10.2. Aumentación de Datos 10.3. Dropout y mas Aumentación 10.4. Transferencia de conocimiento 10.5. Variaciones en arquitecturas de NN (múltiples entradas, salidas, ramas) 10.6 Técnicas de Visualización, GradCAM; VGG16, Resnet50, EfficienNet
11. Redes Profundas Recurrentes
11.1. Incrustación de Datos (Embedding) 11.2. Redes recurrentes Profundas (RNNs) 11.3. Redes de Memoria Larga para Términos Cortos (LSTM) LSTM, GRU 11.4. Problema del Gradiente Evanescente (Vanish Gradient Problem) 11.5. Transformación de Secuencias (Seq2Seq)
Mariano Rivera. ESPAÑOL mrivera at cimat dot mx. Researcher-Professor of the Department of Computer Science at the Center for Research in Mathematics (Centro de Investigación en Matematicas A.C., CIMAT). Main interests are: Image Analysis and Processing; Medica Imaging; Computer Vision; Optical Metrology
Mariano Rivera and Pedro P. Mayorga, "Quadratic Markovian Probability Fields for Image Binary Segmentation," Computer Vision 2007, ICCV2007, Wrkshp on Interactive Computer Vision (ICV'07), 1-8, 2007. ISSN: 1550-5499.
Curriculum Vitae. Mariano Rivera. Ph.D. in Optics Science (1997), Centro de Investigaciones en Óptica CIO (Research Center in Optics), León, México. M.Sc. in Electronic Engineering (1993), Instituto Tecnológico de Chihuahua (ITCH); Chihuahua, México.
Mariano RIVERA, Researcher | Cited by 1,961 | of Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), Guanajuato (CIMAT) | Read 143 publications | Contact Mariano RIVERA
Mariano Rivera. Centro de Investigacion en Matematicas. Verified email at cimat.mx - Homepage. Articles 1–20. Centro de Investigacion en Matematicas - Cited by 2,467.
