Deep Learning e Inteligencia artificial con KerasTensorflow
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Deep Learning e Inteligencia artificial con KerasTensorflow

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Conviertete en un experto del Deep Learning mediante este curso guiado desde cero y su material en Python

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Es posible que a d铆a de hoy muchos de vosotros hallais escuchado un monton de palabras en ingles del mundo empresarial o acad茅mico, entre las cuales estaban Deep Learning o Machine Learning. 驴Son estos conceptos humo?, pues bien, debeis saber que muy lejos de la verdad el machine learning y una de sus especializaciones, el Deep Learning son disciplinas muy utilizadas hoy en d铆a por las cuales en grandes empresas como Indra, GMV, Accenture…y otras llegan a pagar hasta 50000-60000 euros anuales. 驴Pero para que sirven y porque est谩n tan bien pagadas no?.

En este curso vamos a partir de cero para entender paso a paso como聽 funciona el Deep Learning, como se puede aplicar el mismo y que fundamentos matem谩ticos se esconden detr谩s de esta disciplina. Pero todos sabemos lo duras y engorrosas que se pueden llegar a hacer las explicaciones te贸ricas con tanto fundamento matem谩tico. Por lo cual este curso va a tratar de abordar muchos y muy diferentes casos pr谩cticos de problemas reales, en algunos de empresas, o investigaci贸n afrontados por mi mismo, a trav茅s de los cu谩les introduciremos la teor铆a del Deep Learning de forma mucho m谩s amena y amigable.

驴Cual es la ventaja de este curso frente a otros similares? Vamos a tratar el Deep Learning desde un nivel de aprendiz hasta el nivel Experto de cualquier cient铆fico de Datos hoy en d铆a. Los Pros de este enfoque es que al acabar este curso sabr茅is desenvolveros y afrontar problemas con Deep Learning, pero tambi茅n requerir谩 un mayor esfuerzo ya que no es sencillo pasar de 0 a 100.

驴Como se va a organizar el curso?:


-Lecci贸n 1: Introducci贸n al Deep Learning:

– Aplicaciones actuales del Deep Learning

– Introducci贸n te贸rica del curso

-Lecci贸n 2: Instrumentaci贸n e instalacion:

– Instalaci贸n en Windows parte 1: Introducci贸n y Python

– Instalaci贸n en Windows parte 2: Cuda y CuDnn

– Instalaci贸n en Windows parte 3: Anaconda y Pycharm

– Instalaci贸n en Windows parte 4: Primer C贸digo de Deep Learning

– Instalaci贸n en Linux parte 1: Introducci贸n y Python

– Instalaci贸n en Linux parte 2: Cuda y CuDnn

– Instalaci贸n en Linux parte 3: Virtualenv y Pycharm

– Instalaci贸n en Linux parte 4: Primer C贸digo de Deep Learning

– Opci贸n de Procesado en la Nube con Google Collab

– Test de Conocimientos Iniciales

-Lecci贸n 3: Redes Neuronales Cl谩sicas:

– Introducci贸n

– El Perceptr贸n

– La Neurona

– La funci贸n de activaci贸n

– Estructura Interna

– Preprocesado de datos

– El Entrenamiento de Redes Neuronales

– M茅todos y Callbacks

– Ejemplo pr谩ctico de Redes cl谩sicas

– Test de Redes Neuronales聽Cl谩sicas

-Lecci贸n 4: Redes Neuronales Convolucionales

– Introducci贸n

– Las capas Convolucionales

– Las capas Densas

– El Max Pooling

– El Dropout

– El Batch Normalization

– Las activaciones

– Ejemplos de clasificaci贸n con redes convolucionales usando las bases de datos MNIST, CIFAR10 y CIFAR100

-Clasificaci贸n Binaria: An谩lisis del problema, explicaci贸n y resoluci贸n de un caso pr谩ctico en Keras

-Clasificaci贸n Multiclase: An谩lisis del problema, explicaci贸n y resoluci贸n de un caso pr谩ctico en Keras

-Regresi贸n: An谩lisis del problema, explicaci贸n y resoluci贸n de un caso pr谩ctico en Keras

– Arquitectura Alexnet

– Arquitectura VGG16

– Arquitectura Inception V3

– Arquitectura Resnet

– Arquitectura Inception-Resnet

– Arquitectura Xception

– Comparativa de las diferentes arquitecturas mediante ejemplo pr谩ctico

– Fine Tuning y Transfer Learning a trav茅s de ejemplo pr谩ctico

– Test de Redes Convolucionales

-Leccion 7: Las Redes Recurrentes

– Introducci贸n

– Redes Recurrentes Simples(RNN)

– Redes de Puerta Recurrente(GRU)

– Long Short Term Memory(LSTM)

– Caso pr谩ctico de redes recurrentes aplicadas a Series聽Temporales

– Caso pr谩ctico de redes recurrentes convolucionales aplicadas a Videos

– Las Redes Recurrentes en el procesado de texto junto con 2 ejemplos pr谩cticos de su uso sobre la detecci贸n en textos.

– Test de Redes Recurrentes

-Leccion 8: Otras Redes y arquitecturas

– Introducci贸n

– Redes Convolucionales 1D y caso pr谩ctico

– Redes de Codificaci贸n-Decodificaci贸n(Encoder-Decoder) y聽 aso pr谩ctico

– You Only Look Once(YOLO) V1, V2, V3 y caso pr谩ctico

– Redes Adversarias Generativas, teor铆a y casos pr谩cticos

-Leccion 9: Retos

-Resoluci贸n de ejemplo real de detecci贸n de personas en im谩genes de Profundidad

Musica de fondo: Depart (cdk mix) by Analog By Nature (c) copyright 2015 Licensed under a Creative Commons Attribution license. Ft: Tekno Eddy

驴Para qui茅n es este curso?
  • Todo aquel que sepa un poco de python o quiera aprenderlo y sienta inter茅s o necesite Data Science o Machine Learning