Deep Learning

MLPS, CONVOLUCIONALES, RECURRENTES, GANS

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3 MESES
Construye modelos de Deep Learning para aplicaciones que van desde modelado predictivo hasta lenguaje natural y visión por computadora.
Requisitos:
  • Álgebra, estadística y probabilidad nivel bachillerato o licenciatura.
  • Mensualidad normal: 2,320 MXN (137 USD) por mes.
  • Mensualidad con descuento: 1,740 MXN (96 USD) por mes.
  • Precio especial en el primer mes: 1,500 MXN (85 USD).
  • Modalidad: online con transmisión en vivo y grabaciones de las clases.
  • Duración: 3 meses, del 30 de enero al 18 de abril de 2024.
  • Horario: martes y jueves de 20:00 a 21.30 hrs (GTM-6).

Contenido

FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES
  • Álgebra lineal: matemática de vectores, matrices y tensores en Python.
  • Modelo biológico y computacional del perceptrón.
  • Algoritmos de aprendizaje.
  • Perceptrones multicapa – MLP.
  • Creación de modelos para aplicaciones de regresión y clasificación en biología y economía
REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
  • Tareas de la visión artificial.
  • El mecanismo de la convolución.
  • Capas pooling y flatten.
  • Retos en el entrenamiento: underfitting y overfitting.
  • Creación de modelos para reconocimiento de imágenes.
CASOS DE USO CON DEEP LEARNING EN LA INDUSTRIA
  • Predicción de ventas.
  • Clasificación de coberturas en imágenes satelitales.
  • Eliminación de imperfecciones en imágenes con autoencoders.
  • Despliegue de modelos en la web con Flask.
REDES NEURONALES RECURRENTES Y GANS
  • El mecanismo de las redes recurrentes.
  • Tipos de RNN: LSTM, GRU.
  • Procesamiento del lenguaje natural – NLP.
  • Bolsas de palabras y word embedding.
  • Autoencoders: predecesores de las GANs.
  • El mecanismo de las redes generativas y discriminativas.
  • Creación de modelos para aplicaciones de NLP y de creatividad.

El curso incluye

Al material digital y por 6 meses a las grabaciones de las clases.

Oficial de la Secretaría del Trabajo y Previsión Social (México).

¡Clientes satisfechos!

Tomé el diplomado de Deep Learning y fue excelente. Muy buena explicación y con ejemplos prácticos que ayudan a comprender los temas. Sobre todo están al pendiente de tus dudas. Los felicito Dive in Learning y tomaré mas de sus cursos 😃
Hoy acabo de terminar el curso virtual de Deep Learning 💻🤖🧮, me quedo con un buen de conocimiento 📚. En general me da gusto poder ser parte de esta nueva forma de aprender a distancia. La teoría y los ejemplos prácticos ayudan bastante para comprender el tema. 👨‍🏫Una felicitación al profesor Joel por sus manera de enseñar.
El MCC. Joel Garcia no es solo un experto en Deep Learning sino que tiene una gran calidad humana.