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Cátedra UAM-IIC de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

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Seminarios formativos sobre aspectos teóricos y prácticos sobre el aprendizaje automático y todo lo relacionado con la ciencia de datos.

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También se realizan otras actividades como son defensas de tesis doctorales, presentación de trabajos de fin de máster, etc.

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Intercambiar información, promover iniciativas y fomentar la actividad española en investigación e innovación en energías renovables.

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CURSO
DEEP LEARNING, NEURAL NETWORKS AND KERNEL MACHINES: TOWARDS A UNIFYING FRAMEWORK

Lunes 23 de noviembre

Sala virtual

RESUMEN

Over the last decades, with neural networks and deep learning, several powerful architectures have been proposed, including e.g. convolutional neural networks (CNN), stacked autoencoders, deep Boltzmann machines (DBM), deep generative models and generative adversarial networks (GAN). On the other hand, with support vector machines (SVM) and kernel machines, solid foundations in learning theory and optimization have been achieved. Could one combine the best of both worlds?

BIOGRAFÍA DEL PONENTE

Johan Suykens | KU Leuven, ESAT-Stadius and Leuven

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