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Curso Deep Learning con R: Implementación Práctica

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Este curso de Deep Learning con R te permitirá aprender a usar R para realizar análisis de datos profundos. Aprenderás a construir modelos de aprendizaje automático y profundos basados en la tecnología de aprendizaje automático de R. Aprenderás cómo implementar modelos de aprendizaje profundo con R, añadiendo capas complejas a la red neuronal para un mejor rendimiento. Aprenderás a entrenar, evaluar y ajustar los modelos de aprendizaje profundo para obtener los mejores resultados.

Además, aprenderás cómo construir modelos para procesar datos no estructurados como imágenes, audio y video con la librería Keras. Aprenderás a identificar los factores clave en los datos de entrada y a entrenar modelos de aprendizaje profundo con ellos. También aprenderás cómo optimizar tus modelos para obtener los mejores resultados.

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Implementación de modelos con R

¿A quién va dirigido?

Desarrolladores que deseen aprender a usar R para construir modelos de aprendizaje profundo y automático para procesar datos no estructurados

Objetivos

  • Comprender la teoría de Deep Learning
  • Aprender a usar la biblioteca de Python Keras para construir modelos predictivos
  • Desarrollar habilidades en la manipulación de datos, análisis estadístico y visualización
  • Comprender los principios básicos de la optimización de modelos
  • Aprender la implementación de modelos de Deep Learning para solucionar problemas reales

¿Qué vas a aprender?

Este curso de Deep Learning con R te permitirá aprender a usar R para realizar análisis de datos profundos. Aprenderás a construir modelos de aprendizaje automático y profundos basados en la tecnología de aprendizaje automático de R. Aprenderás cómo implementar modelos de aprendizaje profundo con R, añadiendo capas complejas a la red neuronal para un mejor rendimiento. Aprenderás a entrenar, evaluar y ajustar los modelos de aprendizaje profundo para obtener los mejores resultados.

Además, aprenderás cómo construir modelos para procesar datos no estructurados como imágenes, audio y video con la librería Keras. Aprenderás a identificar los factores clave en los datos de entrada y a entrenar modelos de aprendizaje profundo con ellos. También aprenderás cómo optimizar tus modelos para obtener los mejores resultados.

Requisitos

  • Tener conocimientos en el lenguaje de programación R
  • Disponer de cuenta de Google con acceso a Google Colab como entorno de desarrollo online y configurado para desarrollar con R
  • Conocimientos básicos sobre algoritmos de detección de objetos
  • Tener un equipo con acceso a un usuario con permisos de instalación y conexión estable a internet
  • Tener instalados previamente en el equipo: Git, R y RStudio