El curso "Deep Learning" ofrece una introducción práctica a las redes neuronales artificiales y su aplicación en diversas áreas como el reconocimiento de dígitos manuscritos, detección de cáncer y generación de texto. Utilizando TensorFlow y Keras, los participantes aprenderán a construir y entrenar modelos de redes neuronales, incluyendo CNN y RNN, a través de ejemplos y ejercicios prácticos.
Deep Learning: Del Concepto a la Práctica
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
88 heures pour terminer
3 semaines à 29 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Describir las técnicas de Deep Learning utilizando TensorFlow y Keras para resolver problemas de reconocimiento de patrones y generación de texto.
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mars 2025
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En esta sección, los estudiantes serán introducidos al mundo del Deep Learning, comenzando con una explicación de las redes neuronales artificiales. Se explorarán los componentes y la estructura de las NN, y se realizará un primer proyecto práctico de programación para reconocer dígitos manuscritos.
Inclus
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Esta sección se centra en el uso de TensorFlow y Keras para la construcción y entrenamiento de redes neuronales. Los estudiantes aprenderán a implementar modelos para la detección de dígitos manuscritos y el diagnóstico de cáncer de mama, utilizando estas poderosas herramientas de Deep Learning
Inclus
10 vidéos2 lectures6 devoirs
Explorarás las redes neuronales convolucionales (CNN), una técnica avanzada para el procesamiento de imágenes. Se desarrollarán proyectos prácticos para el reconocimiento de términos manuscritos y el lenguaje de señas, aprendiendo a guardar, cargar y compartir los modelos de redes neuronales.
Inclus
14 vidéos1 lecture8 devoirs
Esta sección se dedica a las redes neuronales recurrentes (RNN) y las Long Short-Term Memory (LSTM), utilizadas principalmente para la generación de texto. Los contenidos de está sección te permitirán comprender cómo crear modelos que generen texto de manera coherente, practicando con ejemplos y ejercicios específicos.
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