Objetivos
Capacitar a los participantes en los fundamentos y la aplicación práctica del Deep Learning, comprendiendo el funcionamiento de las redes neuronales artificiales, convolucionales y recurrentes, y desarrollando modelos de regresión, clasificación y aprendizaje no supervisado mediante Keras y TensorFlow, con el fin de resolver problemas reales de análisis de datos e inteligencia artificial en entornos profesionales.
Temario
- Introducción a Deep Learning
- Redes neuronales artificiales (ANN) – Conceptos Fundamentales
- Redes neuronales artificiales (ANN) – Regresión con Keras y Tensorflow
- Redes neuronales artificiales (ANN) – Clasificación binaria con Keras y Tensorflow
- Redes neuronales artificiales (ANN) – Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow
- Redes neuronales convolucionales (CNN) – Clasificaciones imágenes blanco y negro
- Redes neuronales convolucionales (CNN) – Clasificaciones imágenes en color
- Redes neuronales recurrentes (RNN)
- Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado