Introducción al Deep Learning

Código

IA-0013

Duración

16 Horas

Certificación en

Nivel del Curso

Intermedio

Modalidad

Virtual en Vivo

Código

IA-0013

Duración

16 Horas

Certificación en

Nivel del Curso

Intermedio

Modalidad

Virtual en Vivo

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.

Proveedor

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.

Nivel del Curso

Intermedio

Modalidad

Virtual en Vivo

Incluye

Instructor certificado, Material de Apoyo, Entorno Practico, Evaluación post curso, Certificado de Asistencia

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