Introducción al Deep Learning

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos del Deep Learning: Entender qué es el Deep Learning, cómo se diferencia del Aprendizaje Automático tradicional y cuáles son sus ventajas.
• Comprender el funcionamiento de las redes neuronales: Conocer la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales, incluyendo las diferentes capas y funciones.
• Implementar y entrenar redes neuronales: Utilizar frameworks de Deep Learning para construir, entrenar y evaluar modelos de redes neuronales.
• Aplicar diferentes arquitecturas de redes neuronales: Seleccionar y aplicar la arquitectura de red neuronal adecuada para un problema específico (CNNs para imágenes, RNNs para secuencias, etc.).
• Utilizar herramientas y frameworks de Deep Learning: Manejar las bibliotecas y herramientas estándar del Deep Learning.
• Resolver problemas utilizando Deep Learning: Aplicar las técnicas aprendidas para resolver problemas reales en diferentes áreas.

Prerrequisitos

Este curso sí requiere conocimientos previos de programación, y preferiblemente también conocimientos básicos de matemáticas y aprendizaje automático. Se espera que los participantes tengan:

• Conocimientos sólidos de Python: Deben estar familiarizados con la sintaxis, las estructuras de datos, las funciones y el manejo de bibliotecas en Python.
• Conocimientos básicos de matemáticas: Álgebra lineal (vectores, matrices), cálculo (derivadas), probabilidad y estadística son útiles para comprender los algoritmos de Deep Learning.
• Familiaridad con conceptos básicos de Aprendizaje Automático (deseable): Entender conceptos como aprendizaje supervisado y no supervisado, clasificación, regresión y evaluación de modelos facilita la comprensión del Deep Learning.

Si bien no es obligatorio, es altamente recomendable tener experiencia con bibliotecas como NumPy y Pandas para el manejo de datos.