Deep Learning: domina las redes neuronales con Tensorflow y Python

¿Quiere dominar las técnicas más avanzadas de Deep Learning y crear potentes Redes Neuronales desde cero?

El objetivo de este curso es brindar una guía fácil de entender para que pueda acometer sus proyectos de inteligencia artificial con técnicas Deep Learning y el framework Tensorflow / Keras y Python.

En este curso aprenderá desde cero todo lo necesario para convertirse en un maestro de Deep Learning, instalaremos paso a paso el framework de Python y las librerías necesarias para que finalmente sea capaz de crear redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales convolucionales (CNN) para tratamiento de imágenes, redes neuronales recurrentes (RNN) para trabajar con secuencias de datos como previsiones temporales y redes neuronales en aprendizaje no supervisado para acometer proyectos de clusterización, detección de anomalías, etc.

Al finalizar el curso podrá crear potentes proyectos de Deep Learning a nivel profesional siendo capaz de extraer el máximo provecho a sus datos.

Este curso tendrá un enfoque eminentemente práctico, cada bloque contendrá casos prácticos explicados paso a paso para que entienda y aplique de inmediato el proceso a seguir en un proyecto de Deep Learning.

Es el momento de que pase a la acción, tomando este curso conseguirá dominar la tecnología más puntera de Deep Learning, lo cual supone obtener una habilidad muy importante para poder destacar sobre el resto y conseguir sacar el máximo provecho de sus datos y de su tiempo con inteligencia artificial.

Unidades:

  1. Introducción a Deep Learning
  2. Redes neuronales artificiales (ANN) - Conceptos Fundamentales
  3. Redes neuronales artificiales (ANN) - Regresión con Keras y Tensorflow
  4. Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación binaria con Keras y Tensorflow
  5. Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow
  6. Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes blanco y negro
  7. Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes en color
  8. Redes neuronales recurrentes (RNN)
  9. Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado
Programa detallado