Deep Learning avanzado

El curso de Deep Learning Avanzado tiene como objetivo profundizar en técnicas y arquitecturas avanzadas de deep learning, dotando a los estudiantes para abordar problemas complejos. Comprenderá y aplicará arquitecturas avanzadas de redes neuronales. Aprenderá técnicas avanzadas de optimización y regularización y aplicará estas técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos. Los contenidos incluyen redes neuronales convolucionales (CNN) para visión por computadora, redes recurrentes (RNN) y LSTM para secuencias y series temporales, y autoencoders. También se exploran técnicas de ajuste fino, transfer learning y optimización de hiperparámetros.
Este curso, que sigue al de Fundamentos de Deep Learning, es parte de un itinerario de 300 horas que abarca machine learning, procesamiento de lenguaje natural, redes GANs y herramientas como ChatGPT, preparando a los estudiantes para desarrollar soluciones avanzadas y especializadas en IA.

• Redes Neuronales Artificiales (ANN).
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para visión por computadora
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN) para secuencias y series temporales
• Técnicas de regularización y optimización.

| ON_LINE | EMPLEADOS | Lunes a Jueves | 17:00-20:00 | 48 Horas | 05/05/2025 a 29/05/2025 |