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Curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

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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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Formación en Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

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 de nuestro curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

  • 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 en nuestro curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

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 de nuestro curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

  • 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 de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

tema 1

Introducción 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
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tema 2

Algoritmos de Deep Learning

  • Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
  • Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
  • Algoritmos de Aprendizaje Reforzado
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tema 3

Plataformas de Deep Learning

  • Keras
  • Theano
  • TensorFlow
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tema 4

Preprocesamiento de Datos

  • Selección de Características
  • Normalización de datos
  • Reducción de dimensionalidad
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tema 5

Construcción de Redes Neuronales

  • Diseño de Arquitecturas de Redes
  • Configuración de Hiperparámetros
  • Pruebas de Redes
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tema 6

Entrenamiento y Evaluación de Redes

  • Métricas de Evaluación
  • Métodos de Optimización
  • Herramientas de Visualización
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tema 7

Aplicaciones de Deep Learning

  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Reconocimiento de Imágenes
  • Reconocimiento de Voz
  • Detección de Anomalías
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tema 8

Mejora de Redes Neuronales

  • Regularización
  • Optimización de Hiperparámetros
  • Pruebas de Hipótesis
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tema 9

Aplicaciones de TensorFlow

  • Construcción de Redes Neuronales en TensorFlow
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en TensorFlow
  • Evaluación de Redes Neuronales en TensorFlow
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tema 10

Aplicaciones de Theano

  • Construcción de Redes Neuronales en Theano
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en Theano
  • Evaluación de Redes Neuronales en Theano
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tema 11

Aplicaciones de Keras

  • Construcción de Redes Neuronales en Keras
  • Entrenamiento de Redes Neuronales en Keras
  • Evaluación de Redes Neuronales en Keras
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tema 12

Estrategias de Aprendizaje Profundo

  • Transfer Learning
  • Fine Tuning
  • Aprendizaje por Refuerzo
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tema 13

Aplicaciones 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
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tema 14

Proyecto Final

  • Diseño de Proyecto
  • Implementación de Proyecto
  • Evaluación de Proyecto
  • Consejos y siguientes pasos
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Preguntas Frecuentes de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

¿Cuáles son los beneficios del curso Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow?

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Este curso te permitirá adquirir conocimientos avanzados en el desarrollo de modelos de Deep Learning utilizando herramientas como Keras, Theano y Tensorflow. Además, mejorarás la capacidad de tu equipo para implementar soluciones de inteligencia artificial en proyectos reales.

¿El curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow se puede bonificar a través de FUNDAE?

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Sí, el curso es bonificable a través de FUNDAE, lo que permite a las empresas reducir el coste de la formación mediante créditos formativos.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow?

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El curso se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada, permitiendo una mayor flexibilidad a los participantes.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow?

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Adquirirás habilidades en la creación y entrenamiento de redes neuronales, optimización de modelos y manejo de grandes volúmenes de datos para la implementación de proyectos de inteligencia artificial.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow?

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Para inscribirte en el curso, es necesario rellenar los formularios que aparecen en la web.