El curso tiene una duración de 8 horas y permitirá a los asistentes obtener su propia certificación en Deep Learning emitida por Nvidia.

El curso proporciona acceso gratuito a una GPU de Nvidia en la nube durante 25 horas, así como a todas las herramientas necesarias para desplegar proyectos de Deep Learning de forma inmediata. Los asistentes sólo tendrán que acudir con su propio ordenador.  

La siguiente web proporciona más información sobre el curso:

https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+C-FX-01+V3

El curso se ofrece de forma gratuita para los asistentes, pero las plazas son muy limitadas. La inscripción al curso se realizará enviando un correo antes del día 16.9.2024 a quintana@disca.upv.es, con el asunto "Curso Fundamentos de Deep Learning" y los siguientes datos:

1. Nombre y apellidos

2. Correo electrónico de contacto

3. En el caso de estudiantes, nombre completo del máster que está cursando (y universidad, si no es la UPV)

4. Conocimientos previos sobre deep learning:

(Esta información se utilizará para ajustar el contenido del curso a la experiencia previa de los asistentes. Puedes responder con una respuesta corta como, por ejemplo,

"Sin conocimientos", "Usuario de entornos de DL como TensorFlow o PyTorch", "Conocimientos generales, sin experiencia práctica", etc.

Una vez cerrado el plazo de registro, se enviará un correo de confirmación a las personas aceptadas en el curso.

Manuel Ujaldón acumula 30 años de experiencia docente, habiendo impartido más de 150 cursos de formación similares a éste en Universidades de más de 25 países. Ha escrito 9 libros sobre la arquitectura del PC e impartido más de 100 charlas en congresos internacionales, muchos de ellos eventos IEEE y ACM de referencia en su área. A partir de 2012, fecha de su nombramiento como CUDA Fellow por parte de Nvidia, ha ejercido de instructor de sus tecnologías, donde está reconocido como uno de los embajadores más proactivos. También ha sido galardonado como mejor profesor de la ETSI Informática en la Universidad de Málaga, donde trabaja como catedrático de arquitectura de computadores.