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Deep Learning con TensorFlow y Keras: Una guía práctica

Comienza a sacar partido del poder del Deep Learning con TensorFlow y Keras para el desarrollo y entrenamiento de modelos de redes neuronales. Gracias a esta formación aprenderás de forma teórica y también práctica, utilizando para ello ejemplos y proyectos reales en los que aplicar lo aprendido previamente.

4.4(33 valoraciones)

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Curso impartido por

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Alejandro Magdalena Niño

Experto en Data Science

Contenido del Curso

6 Secciones · 24 Lecciones · 3 h. y 59 min. en total

Introducción

2 min.

Primeros pasos en TensorFlow y Keras

55 min.

Construyendo Modelos con Keras

1 h. y 28 min.

Redes Neuronales Convolutivas (CNN)

1 h. y 5 min.

Proyecto Final: Clasificación de fotos según el estado de ánimo

24 min.

Conclusiones

3 min.

Habilidades que obtendrás

  • Introducción a TensorFlow y Keras.
  • Fundamentos y arquitecturas de redes neuronales.
  • Creación y entrenamiento de modelos de redes neuronales.
  • Implementación de redes CNN.
  • Práctica con ejemplos y casos reales.

Requisitos mínimos

Conocimientos básicos de programación en Python y familiaridad con conceptos básicos de Machine Learning.
 

Valoración de nuestros alumnos

4.4
33 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
Asd
CESAR ROBRES ROYUELA
Muy contento con el curso, el profesor es de lo mejor que hay, muy claro y ameno, explicando muy bien todos los conceptos. a mayores, mucha documentación e información, muy bien explicada también, con lo cual se agradece muchísimo. un 10.
Juan Martínez Gómez

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Deep Learning con Python

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Sergio Pérez García
4.5

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Este curso es una forma perfecta de introducirte en el fascinante mundo del Deep Learning, adquiriendo una base sólida en TensorFlow y Keras, dos de las bibliotecas más utilizadas en este campo.

Si tienes conocimientos básicos de Python y una comprensión preliminar de Machine Learning, además de ganas de aprender sobre el desarrollo y entrenamiento de modelos neuronales, no te lo pienses más.

La formación comienza con los temas más iniciales, como son los fundamentos de redes neuronales, pasando por la instalación y configuración de TensorFlow y Keras, hasta la creación y entrenamiento de modelos avanzados.

Después se abordan las Redes Neuronales Convolutivas (CNN), de forma que aprendas su aplicación en el análisis de imágenes y cómo implementarlas para proyectos específicos como la clasificación de fotos.

Cada sección del curso está diseñada de forma que adquieras un conocimiento profundo de cómo construir y perfeccionar modelos de Deep Learning, que culmina en un proyecto final que consolidará tu aprendizaje y te permitirá aplicar tus conocimientos a casos reales.

Una vez que hayas finalizado esta formación, habrás aprendido la teoría detrás de TensorFlow y Keras, además de haber obtenido experiencia práctica con ejercicios y ejemplos que te prepararán para utilizar estas herramientas en tus propios proyectos de aprendizaje automático.