Curso Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y redes neuronales

20 horas

Presencial / Virtual Class

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Este curso abarca los conceptos y técnicas de Aprendizaje Profundo y redes neuronales, buscando proporcionar una comprensión profunda de cómo estas tecnologías pueden ser utilizadas para abordar problemas complejos en diversos campos.

Los alumnos explorarán desde los fundamentos teóricos hasta las aplicaciones prácticas, incluyendo la construcción y entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas.

Esta formación equipa a los profesionales con habilidades avanzadas en Aprendizaje Profundo y redes neuronales, preparándoles para enfrentar y resolver problemas complejos en variados campos tecnológicos. La capacitación eleva las capacidades analíticas y de diseño de modelos de los alumnos y amplía sus oportunidades de aplicar estos conocimientos en proyectos innovadores y de gran impacto.

Requisitos:

Conocimientos básicos sobre Inteligencia Artificial.

Dirigido a:

Este curso está dirigido a científicos de datos, ingenieros de software, y profesionales técnicos con conocimientos previos en machine learning que desean especializarse en técnicas avanzadas de Aprendizaje Profundo.

 

 

Objetivos:

  • Adquirir un conocimiento sólido sobre los fundamentos del Aprendizaje Profundo.
  • Aprender a diseñar, implementar y entrenar redes neuronales profundas.
  • Explorar aplicaciones avanzadas del Aprendizaje Profundo en áreas como visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y más.

Contenidos

  • Fundamentos de Aprendizaje Profundo
    • Introducción al Aprendizaje Profundo y sus diferencias con el machine learning tradicional
    • Estructura y funcionamiento de las redes neuronales
    • Bibliotecas de programación para el Aprendizaje Profundo: NumPy, Pandas, TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
    • Principios y arquitecturas de CNNs
    • Aplicaciones en visión por computadora
    • Construcción y entrenamiento de modelos CNN
  • Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y modelos de atención
    • Fundamentos de RNNs y variantes como LSTM y GRU
    • Introducción a los modelos de atención y transformers
    • Aplicaciones en procesamiento del lenguaje natural
  • Estrategias de entrenamiento y despliegue de modelos
    • Técnicas avanzadas de optimización y ajuste de hiperparámetros
    • Estrategias para el entrenamiento eficiente de modelos de gran escala
    • Despliegue de modelos y consideraciones éticas en Aprendizaje Profundo
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