Development Online Course by Udemy, On Sale Here
Conviertete en un experto del Deep Learning mediante este curso guiado desde cero y su material en Python
An excellent training about Data Science
Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras/Tensorflow
Es posible que a da de hoy muchos de vosotros hallais escuchado un monton de palabras en ingles del mundo empresarial o acadmico, entre las cuales estaban Deep Learning o Machine Learning. 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 da por las cuales en grandes empresas como Indra, GMV, Accenture.y otras llegan a pagar hasta 50000-60000 euros anuales. Pero para que sirven y porque estn tan bien pagadas no?En este curso vamos a partir de cero para entender paso a paso como funciona el Deep Learning, como se puede aplicar el mismo y que fundamentos matemticos se esconden detrs de esta disciplina. Pero todos sabemos lo duras y engorrosas que se pueden llegar a hacer las explicaciones tericas con tanto fundamento matemtico. Por lo cual este curso va a tratar de abordar muchos y muy diferentes casos prcticos de problemas reales, en algunos de empresas, o investigacin afrontados por mi mismo, a travs de los cules introduciremos la teora del Deep Learning de forma mucho ms amena y amigable. 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 cientfico de Datos hoy en da. Los Pros de este enfoque es que al acabar este curso sabris desenvolveros y afrontar problemas con Deep Learning, pero tambin requerir un mayor esfuerzo ya que no es sencillo pasar de 0 a 100.Como se va a organizar el curso?: -Leccin 1: Introduccin al Deep Learning: – Aplicaciones actuales del Deep Learning – Introduccin terica del curso-Leccin 2: Instrumentacin e instalacion: – Instalacin en Windows parte 1: Introduccin y Python – Instalacin en Windows parte 2: Cuda y CuDnn – Instalacin en Windows parte 3: Anaconda y Pycharm – Instalacin en Windows parte 4: Primer Cdigo de Deep Learning – Instalacin en Linux parte 1: Introduccin y Python – Instalacin en Linux parte 2: Cuda y CuDnn – Instalacin en Linux parte 3: Virtualenv y Pycharm – Instalacin en Linux parte 4: Primer Cdigo de Deep Learning – Opcin de Procesado en la Nube con Google Collab – Test de Conocimientos Iniciales-Leccin 3: Redes Neuronales Clsicas: – Introduccin – El Perceptrn – La Neurona – La funcin de activacin – Estructura Interna – Preprocesado de datos – El Entrenamiento de Redes Neuronales – Mtodos y Callbacks – Ejemplo prctico de Redes clsicas – Test de Redes NeuronalesClsicas-Leccin 4: Redes Neuronales Convolucionales – Introduccin – Las capas Convolucionales – Las capas Densas – El Max Pooling – El Dropout – El Batch Normalization – Las activaciones – Ejemplos de clasificacin con redes convolucionales usando las bases de datos MNIST, CIFAR10 y CIFAR100 -Clasificacin Binaria: Anlisis del problema, explicacin y resolucin de un caso prctico en Keras -Clasificacin Multiclase: Anlisis del problema, explicacin y resolucin de un caso prctico en Keras -Regresin: Anlisis del problema, explicacin y resolucin de un caso prctico en Keras – Arquitectura Alexnet – Arquitectura VGG16 – Arquitectura Inception V3 – Arquitectura Resnet – Arquitectura Inception-Resnet – Arquitectura Xception – Comparativa de las diferentes arquitecturas mediante ejemplo prctico – Fine Tuning y Transfer Learning a travs de ejemplo prctico – Test de Redes Convolucionales-Leccion 7: Las Redes Recurrentes – Introduccin – Redes Recurrentes Simples(RNN) – Redes de Puerta Recurrente(GRU) – Long Short Term Memory(LSTM) – Caso prctico de redes recurrentes aplicadas a SeriesTemporales – Caso prctico de redes recurrentes convolucionales aplicadas a Videos – Las Redes Recurrentes en el procesado de texto junto con 2 ejemplos prcticos de su uso sobre la deteccin en textos. – Test de Redes Recurrentes-Leccion 8: Otras Redes y arquitecturas – Introduccin – Redes Convolucionales 1D y caso prctico – Redes de Codificacin-Decodificacin(Encoder-Decoder) y aso prctico – You Only Look Once(YOLO) V1, V2, V3 y caso prctico – Redes Adversarias Generativas, teora y casos prcticos-Leccion 9: Retos -Resolucin de ejemplo real de deteccin de personas en imgenes de ProfundidadMusica de fondo: Depart (cdk mix) by Analog By Nature (c) copyright 2015 Licensed under a Creative Commons Attribution license. Ft: Tekno Eddy
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