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Curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Este curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow está diseñado para proporcionar a los desarrolladores Python una base sólida en Deep Learning para la creación de modelos de aprendizaje profundo. Aprenderás cómo usar las principales plataformas de Deep Learning (Keras, Theano y Tensorflow) para crear modelos que puedan ser aplicados en una amplia variedad de problemas. Además, entenderás cómo construir redes neuronales complejas y cómo entrenarlas para mejorar su rendimiento.
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Aprende Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow: Curso completo
¿A quién va dirigido?
Desarrolladores Python que quieran introducirse en el mundo de Deep Learning y crear redes neuronales y modelos para solucionar problemas del mundo real con Keras, Tensorflow y Theano
Objetivos
  • Entender cómo funcionan los conceptos fundamentales de Deep Learning
  • Aprender cómo construir modelos de Deep Learning usando Keras, Theano y Tensorflow
  • Comprender y aplicar los conceptos de aprendizaje profundo a problemas reales
  • Diseñar y aplicar algoritmos de aprendizaje profundo para problemas específicos
  • Analizar y mejorar el rendimiento de los modelos de Deep Learning
¿Qué vas a aprender?

Este curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow está diseñado para proporcionar a los desarrolladores Python una base sólida en Deep Learning para la creación de modelos de aprendizaje profundo. Aprenderás cómo usar las principales plataformas de Deep Learning (Keras, Theano y Tensorflow) para crear modelos que puedan ser aplicados en una amplia variedad de problemas. Además, entenderás cómo construir redes neuronales complejas y cómo entrenarlas para mejorar su rendimiento.

Requisitos
  • Tener conocimientos en el lenguaje de programación Python y experiencia con las librerías: NumPy, SciPY, Pandas, Matplotlib y Scikit-Learn
  • Disponer de cuenta de Google con acceso a Google Colab como entorno de desarrollo online
  • 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, Visual Studio Code y Python (v3 o superior)
Temario del curso
tema 1Introducción a Deep Learning
  • ¿Qué es Deep Learning?
  • Aplicaciones de Deep Learning
  • Ventajas y desventajas de Deep Learning
  • Introducción a las Redes Neuronales
  • Modelos de Redes Neuronales
  • Componentes de una Red Neuronal
  • Tipos de Redes Neuronales
  • Acceso al IDE donde desarrollar
  • Instalaciones y configuraciones para la puesta en marcha
tema 2Algoritmos de Deep Learning
  • Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
  • Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
  • Algoritmos de Aprendizaje Reforzado
tema 3Plataformas de Deep Learning
  • Keras
  • Theano
  • TensorFlow
tema 4Preprocesamiento de Datos
  • Selección de Características
  • Normalización de datos
  • Reducción de dimensionalidad
tema 5Construcción de Redes Neuronales
  • Diseño de Arquitecturas de Redes
  • Configuración de Hiperparámetros
  • Pruebas de Redes
tema 6Entrenamiento y Evaluación de Redes
  • Métricas de Evaluación
  • Métodos de Optimización
  • Herramientas de Visualización
tema 7Aplicaciones de Deep Learning
  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Reconocimiento de Imágenes
  • Reconocimiento de Voz
  • Detección de Anomalías
tema 8Mejora de Redes Neuronales
  • Regularización
  • Optimización de Hiperparámetros
  • Pruebas de Hipótesis
tema 9Aplicaciones de TensorFlow
  • Construcción de Redes Neuronales en TensorFlow
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en TensorFlow
  • Evaluación de Redes Neuronales en TensorFlow
tema 10Aplicaciones de Theano
  • Construcción de Redes Neuronales en Theano
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en Theano
  • Evaluación de Redes Neuronales en Theano
tema 11Aplicaciones de Keras
  • Construcción de Redes Neuronales en Keras
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en Keras
  • Evaluación de Redes Neuronales en Keras
tema 12Estrategias de Aprendizaje Profundo
  • Transfer Learning
  • Fine Tuning
  • Aprendizaje por Refuerzo
tema 13Aplicaciones de Deep Learning en la Industria
  • Aplicaciones de Deep Learning en la Industria Financiera
  • Aplicaciones de Deep Learning en la Industria de la Salud
  • Aplicaciones de Deep Learning en la Industria del Retail
tema 14Proyecto Final
  • Diseño de Proyecto
  • Implementación de Proyecto
  • Evaluación de Proyecto
  • Consejos y siguientes pasos

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