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: del 2 de septiembre al 20 de noviembre de 2024.
- Horario: lunes y miércoles de 20:00 a 21.30 hrs (GMT-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
- ACCESO PERMANENTE
Al material digital y por 6 meses a las grabaciones de las clases.
- CERTIFICADO
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.
