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Deep Learning - Nivel intermedio

El objetivo de este curso es adquirir conocimiento sobre deep learning para poder diseñar y entrenar redes neuronales con varias aplicaciones como clasificación de imágenes, reconocimiento facial, y reconocimiento de voz. Aprenderemos desde un nivel muy básico y llegando a un nivel avanzado conceptos complejos como machine learning, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes. Exploraremos el diseño y entrenamiento de diferentes arquitecturas, el cómo optimizar su funcionalidad a través de métodos como la regularización, y el cómo mejorar su desempeño con estrategias como la transferencia de aprendizaje.

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Inicio

29/11/2022

Duración

30 horas

Dedicación

4 horas por semana

Precio

Beca Microsoft

Idioma

Español

Modalidad

Vía Teams

Horarios

  • Martes y jueves de 16:00 a 18:00, hora ciudad Juárez

    Inicia 29/11/2022

Prerequisitos

Tener conocimiento en el lenguaje de programación Python. Preferentemente haber estado en el curso introductorio de Deep Learning del IA Center.

Requisitos

● Computadora para ejecutar las herramientas de desarrollo (Windows o Linux). ● Python (Software gratuito).

Perfil de ingreso

La persona tiene interés en programación, en inteligencia artificial, y redes neuronales, tiene un conocimiento básico o medio del lenguaje de programación Python, cuenta con equipo de cómputo y conexión a internet.

Perfil de egreso

La persona tiene el conocimiento y habilidades necesarios para diseñar, entrenar y optimizar su propia red neuronal aplicada en diferentes campos.

Obtén certificados oficiales

  • Desarrollo de talento 2022

  • Desarrollo de talento 2022

Contenido del curso

Unidad 1: Construye y entrena tu propia CNN

●	Buscando un Dataset para entrenar tu propia red
●	Ejercicio: Construye y entrena tu propia CNN

Unidad 2: Detección de objetos

●	Introducción a "Object Detection"
●	Entrenando Reconocimiento Facial

Unidad 3: Redes neuronales recurrentes

●	Introducción a RNNs
●	"Natural Language Processing"
●	Reconocimiento de voz
●	Ejercicio: RNNs y Object Detection

Instructor del curso

Angel Antonio Vera Sánchez

Angel Antonio Vera Sánchez

Antonio Vera hoy en día es un ingeniero de software senior, y está mayormente enfocado en implementar modelos de inteligencia artificial para clasificación y predicción utilizando datos en tiempo real. Anteriormente actuó como Project Manager, y desarrollador de software dentro del IA Center. Ha liderado y desarrollado varios proyectos en los que se ha implementado un servidor de aplicaciones basado en Django, y modelos de inteligencia artificial basados en Deep Learning. También ha dado anteriormente cursos de Python y de Deep Learning en el IA Center.