Curso de Deep Learning Aplicado con TensorFlow
Este curso está diseñado para profesionales que desean especializarse en Redes Neuronales Profundas, aplicando técnicas avanzadas en Visión Computacional, Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelos Generativos con TensorFlow y PyTorch. Aprenderás a construir, entrenar y optimizar modelos de Deep Learning para aplicaciones en el mundo real.
Curso de Deep Learning Aplicado con TensorFlow
Para Profesionales
Aprenderás a trabajar con Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), Transformers y Redes Generativas Adversarias (GANs), aplicando estos conocimientos en visión computacional, procesamiento de lenguaje natural y generación de contenido sintético.
- Duración: 6 semanas
- Precio: 300€
- Modalidad: Online
- Modulos: 6
- Certificado digital
¿Qué Aprenderás en Este Curso?
Fundamentos y optimización de redes neuronales profundas.
Implementación de CNNs para Visión Computacional.
Uso de Transformers y RNNs en NLP.
Creación de GANs para generación de imágenes.
Técnicas avanzadas de regularización y ajuste de hiperparámetros.
Plan de estudios Curso de Deep Learning Aplicado con TensorFlow
Módulo 1: Fundamentos Avanzados de Deep Learning
🔹 Repaso de Machine Learning y diferencias con Deep Learning.
🔹 Arquitectura y funcionamiento de Redes Neuronales Artificiales (ANNs).
🔹 Funciones de activación avanzadas: ReLU, Leaky ReLU, Softmax, Swish.
🔹 Introducción a TensorFlow y PyTorch para modelado avanzado.
Módulo 2: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) en Visión Computacional
🔹 Arquitectura de una CNN y su importancia en el procesamiento de imágenes.
🔹 Implementación de detectores de bordes, pooling y capas convolucionales.
🔹 Transfer Learning: Uso de modelos pre-entrenados como VGG, ResNet, EfficientNet.
🔹 Aplicaciones en detección de objetos, reconocimiento facial y diagnóstico médico.
Módulo 3: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y NLP
🔹 Funcionamiento de RNNs, LSTMs y GRUs en procesamiento de secuencias.
🔹 Creación de modelos de traducción automática y análisis de sentimientos.
🔹 Introducción a Transformers y BERT para NLP avanzado.
🔹 Casos de estudio: Chatbots inteligentes, resúmenes automáticos y generación de texto.
Módulo 4: Redes Generativas Adversarias (GANs) y Modelos Generativos
🔹 Arquitectura de una GAN: Generador y Discriminador.
🔹 Creación de imágenes con DCGANs y StyleGAN.
🔹 Uso de GANs para mejoramiento de imágenes y generación de contenido sintético.
🔹 Implementación de DeepFake y generación de arte con IA.
Módulo 5: Optimización y Regularización de Modelos
🔹 Métodos avanzados de regularización: Dropout, Batch Normalization, L1/L2 Regularization.
🔹 Ajuste de hiperparámetros con GridSearch y RandomSearch.
🔹 Técnicas de reducción de sobreajuste en redes neuronales profundas.
🔹 Introducción a AutoML y NAS (Neural Architecture Search).
Módulo 6: Deploy y Producción de Modelos de Deep Learning
🔹 Exportación y optimización de modelos en TensorFlow Serving y TorchScript.
🔹 Deploy de modelos en API REST con Flask y FastAPI.
🔹 Implementación en la nube con AWS, GCP y Azure AI.
🔹 Consideraciones de escalabilidad y optimización en producción.