Deep Learning

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.
4.0 (1 valoraciones)
3 horas y 59 minutos · Curso
Deep Learning con TensorFlow y Keras: Una guía práctica

Lo que aprenderás en este curso:

  • 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 del curso

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

Valoraciones de estudiantes:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.0
1 valoracion

Contenido del curso:

    • 2m
    • Fundamentos de TensorFlow y Keras
      9m
    • Instalación y configuración
      2m
    • Primeros pasos con TensorFlow
      13m
    • Introducción a las Redes Neuronales
      13m
    • Funciones de activación y MLPs
      16m
    • Test de Autoevaluación
    • API secuencial de Keras
      4m
    • API funcional de Keras
      10m
    • Entrenamiento y validación de modelos
      10m
    • Guardado y carga de modelos
      13m
    • Perfeccionamiento de una red neuronal
      18m
    • Sobreajuste, explosión y desvanecimiento de gradientes
      17m
    • Modelo de red neuronal con Keras
      14m
    • Test de Autoevaluación
    • Introducción a las CNN
      11m
    • Elementos y flujo de información en una CNN
      15m
    • Capas de muestreo y agrupación
      11m
    • Aplicaciones de CNN en Imágenes
      9m
    • Ejemplo de red neuronal convolutiva
      16m
    • Test de Autoevaluación
    • Diseño y desarrollo del proyecto
      10m
    • Evaluación y presentación de resultados
      13m
    • Conclusiones y próximos pasos
      3m
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Dudas frecuentes

1

¿Cuándo comienza la formación?

En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final.

Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de nuestros planes.

2

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.

También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

3

¿Cuál es el precio?

En OpenWebinars no vendemos formaciones.

Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).

¿Eres una empresa? Tenemos planes especiales para ti. Consúltanos aquí.

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.

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