Curso de Redes Neuronales con Python y Tensorflow

¿Quieres dominar las técnicas más avanzadas de Deep Learning y crear potentes Redes Neuronales desde cero?

Con este curso tendrás una guía fácil de entender para realizar proyectos de Inteligencia Artificial con técnicas Deep Learning y framework Tensorflow/Keras y Python. Dominando la tecnología más puntera de Deep Learning obtendrás una gran habilidad para que tu perfil profesional destaque sobre el resto.

Con este curso de “Redes neuronales con Python y Tensorflow” te convertirás en experto de Deep Learning, aprendiendo la instalación del framework de Python y las librerías para crear redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales convolucionales (CNN) para las imágenes y redes neuronales recurrentes (RNN) para trabajar secuencias de datos como previsiones temporales, además de redes neuronales en aprendizaje no supervisado para realizar proyectos de clusterización o detección de anomalías, entre otros.

El enfoque de este curso es eminentemente práctico, con material suficiente para realizar casos prácticos al final de cada tema aplicando los conocimientos adquiridos en ese bloque y poder realizar, finalmente, un proyecto de Deep Learning.

Para la realización de este curso, se requiere que el alumnado disponga de conocimientos avanzados en programación.

Este curso se dirige a toda persona que queira profundizar en el uso de las versiones de Keras y Tensorflow 2, a los analistas de datos, a los esttudiantes que quieran obtener destrezas sobre la inteligencia artificial y a toda persona en general que quiera aprender las tecnologías punteras de Machine Learning y Deep Learning.

Este curso tiene como finalidad que el alumno domine las técnicas más avanzadas de Deep Learning y pueda crear potentes Redes Neuronales desde cero, así como que realice proyectos de Inteligencia Artificial con estas técnicas de Deep Learning y framework Tensorflow/Keras y Python. Finalmente, tendrá todas los conocimientos y las capacidades para acometer proyectos por uno mismo y así obtener una gran habilidad para que su perfil profesional destaque sobre el resto.

1. Introducción a Deep Learning


2. Redes neuronales artificiales (ANN)


3. Redes neuronales convolucionales (CNN)


4. Redes neuronales recurrentes (RNN)


5. Redes neuronales en Aprendizaje no supervisado