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Introducción a Deep Learning - PDT22 Verano

En nuestro curso de Deep Learning te adentrarás al mundo de la Inteligencia Artificial y Deep Learning construyendo y entrenando diferentes arquitecturas de redes neuronales artificiales, incluidas CNNs, RNNs, y LSTMs.

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Inicio

21/06/2022

Duración

8 semanas

Dedicación

5 horas por semana

Precio

Beca Microsoft Completa

Idioma

Español

Modalidad

Vía Teams

Horarios

  • Martes de 13:00 a 15:00 horas. Jueves de 12:00 a 15:00 horas.

    Inicia 21/06/2022

Prerequisitos

Tener conocimiento básico en el lenguaje de programación Python.

Requisitos

Hardware e infraestructura: 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 las habilidades necesarias 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

Construye y entrena tu propia CNN

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

Detección de objetos

Introducción a "Object Detection"
Entrenando Reconocimiento Facial

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 es programador y líder de proyectos en el IA Center. Ha desarrollado su talento para la programación especializándose en la inteligencia artificial y redes neuronales convolucionales, se ha dedicado al desarrollo e implementación de soluciones como una aplicación para detectar dispositivos de seguridad industrial con redes neuronales, aplicaciones de reconocimiento facial y contador de arbolado en imágenes satelitales