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Cursos de Data/Cursos de Deep Learning/Curso Caffe
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Curso de Caffe

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Aula Virtual Personalizada
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Aprende a implementar y optimizar redes neuronales con Caffe, utilizando GPU y proyectos reales para tareas como clasificación, detección y segmentación en Deep Learning.

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Formación en Caffe bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Caffe

Científicos de datos, investigadores, ingenieros de IA y desarrolladores interesados en implementar proyectos de Deep Learning con Caffe.

Objetivos de nuestro curso de Caffe

  • Comprender los conceptos fundamentales y la arquitectura de Caffe para Deep Learning.
  • Aprender a configurar y personalizar redes neuronales para tareas específicas.
  • Optimizar modelos de Deep Learning para alto rendimiento y precisión.
  • Integrar Caffe con herramientas y entornos de desarrollo avanzados.
  • Aplicar Caffe en proyectos prácticos de clasificación, detección y segmentación.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Caffe

Aprende a implementar y optimizar redes neuronales con Caffe, utilizando GPU y proyectos reales para tareas como clasificación, detección y segmentación en Deep Learning.

Requisitos de nuestro curso de Caffe

  • Conocimientos básicos de Python, matemáticas para Deep Learning (álgebra lineal, cálculo), y fundamentos de redes neuronales.
  • Sistema operativo Ubuntu o Windows con GPU compatible con CUDA, Python instalado, y biblioteca de Caffe configurada.
  • Equipo con GPU con al menos 6 GB de VRAM, 16 GB de RAM y 50 GB de espacio en disco.
  • Acceso a bibliotecas de Caffe y herramientas opcionales como cuDNN.

Temario del curso de Caffe

tema 1

Introducción a Caffe y Deep Learning

  • Visión general de Deep Learning y su impacto en la tecnología
  • Historia y evolución de Caffe como framework de Deep Learning
  • Diferencias entre Caffe y otros frameworks como TensorFlow y PyTorch
  • Principales características y arquitectura de Caffe
  • Conceptos clave: blobs, layers y nets
  • Ventajas y limitaciones de usar Caffe
  • Ejemplo práctico de un proyecto simple en Caffe
  • Flujo de trabajo general en proyectos con Caffe
  • Recursos y comunidades para aprender y resolver problemas
  • Preparación para el entorno de desarrollo
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tema 2

Instalación y Configuración de Caffe

  • Descarga de Caffe y requisitos previos
  • Instalación de Caffe en Ubuntu con soporte GPU
  • Instalación en sistemas Windows y configuraciones adicionales
  • Configuración de CUDA y cuDNN para optimización GPU
  • Instalación de dependencias como OpenCV, Boost y HDF5
  • Configuración del entorno Python para Caffe
  • Verificación de la instalación y resolución de problemas comunes
  • Introducción a las herramientas de línea de comandos de Caffe
  • Ejercicio práctico: configuración inicial y prueba de rendimiento
  • Mejores prácticas para mantener y actualizar la instalación
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tema 3

Estructura y Conceptos Fundamentales

  • Introducción a los blobs y su papel en Caffe
  • Definición de layers: tipos y funciones principales
  • Comprensión de nets y su diseño
  • Uso de archivos prototxt para definir modelos
  • Creación de una arquitectura simple desde cero
  • Ejercicio práctico: análisis de una red predefinida en Caffe
  • Relación entre forward y backward pass en redes neuronales
  • Configuración de hiperparámetros iniciales
  • Visualización de estructuras de red con herramientas gráficas
  • Buenas prácticas para estructurar proyectos en Caffe
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tema 4

Trabajando con Datos en Caffe

  • Tipos de datos compatibles con Caffe
  • Preparación de datasets para entrenamiento
  • Uso de LMDB y HDF5 como formatos de almacenamiento
  • Conversión de datos a formatos aceptados por Caffe
  • Normalización y preprocesamiento de datos
  • Ejercicio práctico: creación de un dataset para clasificación
  • División de datasets en entrenamiento, validación y prueba
  • Métodos para cargar datos en redes
  • Herramientas externas para gestionar datos
  • Resolución de problemas comunes en la gestión de datasets
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tema 5

Entrenamiento de Redes Neuronales

  • Flujo de trabajo básico para entrenar redes con Caffe
  • Configuración de solver.prototxt para entrenar modelos
  • Métodos de optimización: SGD, Adam y RMSprop
  • Manejo de checkpoints y recuperación de entrenamientos
  • Ejercicio práctico: entrenamiento de una red para MNIST
  • Análisis de logs y métricas durante el entrenamiento
  • Ajuste de hiperparámetros para mejorar resultados
  • Uso de GPUs para acelerar el entrenamiento
  • Diagnóstico y resolución de problemas en el entrenamiento
  • Exportación de modelos entrenados para producción
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tema 6

Transfer Learning y Fine-Tuning

  • Conceptos básicos de Transfer Learning
  • Identificación de modelos preentrenados disponibles en Caffe
  • Personalización de modelos para tareas específicas
  • Fine-tuning para redes neuronales existentes
  • Ejercicio práctico: ajuste fino de un modelo para clasificación de imágenes
  • Métodos para reutilizar capas en nuevos proyectos
  • Ventajas y limitaciones del Transfer Learning
  • Casos de uso comunes en la industria
  • Mejores prácticas para reducir tiempos de entrenamiento
  • Análisis comparativo entre modelos ajustados y desde cero
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tema 7

Redes Convolucionales en Caffe

  • Introducción a las redes convolucionales (CNN)
  • Estructura básica de una CNN en Caffe
  • Implementación práctica de una red convolucional
  • Configuración de capas convolucionales y pooling
  • Ejercicio práctico: clasificación de imágenes con una CNN
  • Técnicas avanzadas como Dropout y Batch Normalization
  • Optimización de redes convolucionales para precisión
  • Uso de visualizaciones para entender el rendimiento de las CNNs
  • Comparación con redes no convolucionales
  • Análisis de resultados en proyectos reales
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tema 8

Redes Recurrentes y Secuenciales

  • Conceptos básicos de redes neuronales recurrentes (RNN)
  • Implementación de RNN en Caffe
  • Aplicaciones comunes como procesamiento de texto y series temporales
  • Ejercicio práctico: predicción de series temporales con RNN
  • Limitaciones de las RNN y soluciones modernas
  • Introducción a LSTM y GRU en Caffe
  • Casos de uso para proyectos de lenguaje natural
  • Comparación entre redes recurrentes y convolucionales
  • Optimización de modelos recurrentes
  • Análisis de resultados en proyectos con RNNs
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tema 9

Evaluación y Validación de Modelos

  • Métodos para evaluar la precisión de modelos
  • Análisis de métricas como precisión, recall y F1-score
  • Validación cruzada y técnicas de evaluación avanzada
  • Ejercicio práctico: evaluación de un modelo entrenado
  • Visualización de resultados con herramientas gráficas
  • Análisis de errores y mejoras iterativas
  • Comparación de modelos para selección óptima
  • Uso de herramientas externas para evaluación
  • Mejores prácticas en la validación de modelos
  • Resolución de problemas comunes en la evaluación
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tema 10

Proyecto Final

  • Definición de un problema real: clasificación de imágenes o procesamiento de texto
  • Diseño de la arquitectura del modelo en Caffe
  • Preparación del dataset y preprocesamiento de datos
  • Entrenamiento y ajuste de hiperparámetros
  • Evaluación y optimización del modelo
  • Generación de reportes y análisis de resultados
  • Presentación del proyecto con visualizaciones claras
  • Comparación con otros frameworks y métodos
  • Resolución de problemas durante el desarrollo del proyecto
  • Reflexión sobre mejores prácticas y aprendizajes clave
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