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Curso de Deep Learning con TensorFlow

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Este curso de Deep Learning con Tensorflow en Python y R se enfoca en enseñar a los alumnos a crear modelos de Deep Learning A lo largo de este curso, los alumnos tendrán la oportunidad de aprender y desarrollar sus habilidades en Deep Learning, así como profundizar en el lenguaje de programación Python y R. Los alumnos también tendrán la oportunidad de aprender sobre la implementación de modelos avanzados de Deep Learning en la nube. El curso abarcará una amplia gama de temas desde principios básicos de Deep Learning hasta la comprensión y desarrollo de modelos avanzados.

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Formación en Deep Learning con TensorFlow bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Deep Learning con TensorFlow

Profesionales con experiencia en programación y machine learning que buscan especializarse en deep learning y redes neuronales avanzadas.

Objetivos de nuestro curso de Deep Learning con TensorFlow

  • Comprender los fundamentos del deep learning y su relación con el machine learning.
  • Diseñar, entrenar y evaluar redes neuronales profundas utilizando TensorFlow.
  • Implementar arquitecturas avanzadas como redes convolucionales, recurrentes y GANs.
  • Optimizar modelos de deep learning para producción, incluyendo despliegue en la nube.
  • Aplicar deep learning en proyectos reales de procesamiento de imágenes, texto y series temporales.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Deep Learning con TensorFlow

Este curso de Deep Learning con Tensorflow en Python y R se enfoca en enseñar a los alumnos a crear modelos de Deep Learning A lo largo de este curso, los alumnos tendrán la oportunidad de aprender y desarrollar sus habilidades en Deep Learning, así como profundizar en el lenguaje de programación Python y R. Los alumnos también tendrán la oportunidad de aprender sobre la implementación de modelos avanzados de Deep Learning en la nube. El curso abarcará una amplia gama de temas desde principios básicos de Deep Learning hasta la comprensión y desarrollo de modelos avanzados.

Requisitos de nuestro curso de Deep Learning con TensorFlow

  • Conocimientos previos de Python y librerías como NumPy y pandas.
  • Familiaridad con machine learning y conceptos matemáticos básicos como álgebra lineal y cálculo.
  • Equipo con un mínimo de 16 GB de RAM y GPU compatible con CUDA (recomendado para entrenamiento intensivo).
  • Software instalado: Python 3.8+, TensorFlow, Jupyter Notebook, y Google Cloud SDK para trabajos en la nube.
  • Acceso a datasets abiertos como TensorFlow Datasets o Kaggle.

Temario del curso de Deep Learning con TensorFlow

tema 1

Introducción al Deep Learning

  • Diferencias entre machine learning y deep learning
  • Importancia del deep learning en la inteligencia artificial moderna
  • Principales aplicaciones y casos de uso
  • Fundamentos de redes neuronales artificiales
  • Introducción a TensorFlow como herramienta de deep learning
  • Conceptos de overfitting y underfitting
  • Evaluación de modelos de deep learning
  • Regularización y dropout en redes neuronales
  • Impacto del hardware en el entrenamiento de modelos
  • Introducción al flujo de trabajo de un proyecto de deep learning
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tema 2

Configuración del entorno

  • Instalación de TensorFlow en Windows y Linux
  • Uso de entornos virtuales con Conda o venv
  • Configuración de Google Colab para experimentación en la nube
  • Instalación de bibliotecas adicionales como Keras y Matplotlib
  • Configuración de TensorBoard para monitorear el entrenamiento
  • Preparación de datasets de prueba
  • Optimización de la configuración de hardware para GPUs
  • Instalación y configuración de Docker para TensorFlow
  • Creación de scripts automatizados para reproducibilidad
  • Pruebas iniciales de instalación con ejemplos simples
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tema 3

Redes neuronales profundas

  • Introducción a las capas densas en TensorFlow
  • Implementación de redes multicapa con Keras
  • Regularización con Batch Normalization y Dropout
  • Comparación de optimizadores como SGD, Adam y RMSProp
  • Visualización de activaciones internas en modelos profundos
  • Creación de callbacks personalizados para mejorar el entrenamiento
  • Práctica: Resolver un problema de clasificación con una red profunda
  • Optimización de hiperparámetros en redes profundas
  • Uso de embeddings para problemas de texto
  • Mejores prácticas para redes profundas en producción
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tema 4

Redes neuronales convolucionales (CNN)

  • Fundamentos de las CNN y su aplicación en visión por computadora
  • Estructura de capas convolucionales y pooling
  • Implementación de una CNN básica en TensorFlow
  • Transfer learning con modelos preentrenados como VGG y ResNet
  • Visualización de filtros y activaciones de una CNN
  • Práctica: Clasificación de imágenes con un dataset personalizado
  • Data augmentation para mejorar la generalización
  • Optimización y ajuste de hiperparámetros en CNN
  • Comparación entre CNN y redes densas
  • Exportación de modelos CNN para producción con TensorFlow Lite
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tema 5

Redes neuronales recurrentes (RNN)

  • Introducción a secuencias temporales y modelos RNN
  • Implementación de LSTM y GRU en TensorFlow
  • Aplicaciones de embeddings en procesamiento de texto
  • Práctica: Predicción de series temporales con RNN
  • Comparación de RNN y modelos convolucionales
  • Regularización y optimización de RNN
  • Visualización de activaciones internas en modelos secuenciales
  • Uso de TensorBoard para analizar el entrenamiento de RNN
  • Casos de uso avanzados: Generación de texto y música
  • Mejores prácticas para el despliegue de RNN
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tema 6

Preprocesamiento de datos

  • Importación y limpieza de datos desde múltiples fuentes
  • Normalización y estandarización de características
  • Codificación de datos categóricos con One-Hot Encoding y Label Encoding
  • Manejo de valores atípicos y datos desbalanceados
  • Creación de pipelines de preprocesamiento
  • Uso de funciones personalizadas para transformar datos
  • Práctica: Preparación de un dataset de imágenes para una CNN
  • Uso de TensorFlow Datasets para obtener datos rápidamente
  • Visualización de datos preprocesados con Matplotlib
  • Prácticas de eficiencia en el manejo de grandes datasets
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tema 7

Redes generativas adversariales (GAN)

  • Conceptos básicos de GANs y su funcionamiento
  • Implementación de un modelo GAN básico en TensorFlow
  • Uso de redes generativas para creación de imágenes sintéticas
  • Práctica: Generación de datos con GANs
  • Optimización y estabilización de GANs
  • Comparación entre GANs y AutoEncoders
  • Uso de funciones de pérdida personalizadas en GANs
  • Mejores prácticas para el entrenamiento de GANs
  • Casos de uso en industrias: Generación de datos para entrenamiento
  • Exploración de arquitecturas avanzadas de GANs
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tema 8

AutoEncoders

  • Introducción a AutoEncoders y su aplicación en reducción dimensional
  • Implementación de AutoEncoders básicos en TensorFlow
  • Comparación con PCA y técnicas tradicionales
  • Práctica: Detección de anomalías con AutoEncoders
  • Creación de Stacked AutoEncoders para tareas complejas
  • Uso de funciones de pérdida personalizadas en AutoEncoders
  • Regularización y optimización de AutoEncoders
  • Casos de uso en reconstrucción de imágenes
  • Exploración de modelos avanzados de AutoEncoders
  • Comparación entre AutoEncoders y GANs
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tema 9

TensorFlow en la nube

  • Configuración inicial de TensorFlow en Google Cloud
  • Uso de Cloud ML Engine para entrenamiento y predicción
  • Preparación de datasets para entornos de nube
  • Uso de BigQuery para análisis de datos masivos
  • Despliegue de modelos entrenados en aplicaciones web
  • Práctica: Crear un pipeline de entrenamiento en la nube
  • Optimización de costos en entornos cloud
  • Comparación entre TensorFlow On-Premise y en la nube
  • Integración con APIs externas para enriquecer datasets
  • Resolución de problemas comunes en la nube
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Preguntas Frecuentes de Deep Learning con TensorFlow

¿Cuáles son los Beneficios del curso Deep Learning con TensorFlow?

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El curso de Deep Learning con TensorFlow proporcionará a tu empresa conocimiento avanzado en una de las tecnologías más innovadoras en inteligencia artificial. Te permitirá mejorar la capacidad de tus empleados para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de deep learning, optimizando así procesos internos y potenciando la toma de decisiones basada en datos.

¿El curso de Deep Learning con TensorFlow se puede bonificar a través de FUNDAE?

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Sí, el curso Deep Learning con TensorFlow es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden utilizar los créditos de formación que ofrecen para financiar parcial o totalmente el curso, aprovechando así las ventajas de la formación continua para sus empleados.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Deep Learning con TensorFlow?

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El curso de Deep Learning con TensorFlow se imparte en modalidad online y en aula virtual personalizada. Ambas modalidades están diseñadas para ofrecer flexibilidad y adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Deep Learning con TensorFlow?

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Al completar el curso de Deep Learning con TensorFlow, desarrollarás habilidades en la creación y optimización de modelos de deep learning, la integración de modelos de inteligencia artificial en diversas aplicaciones y la utilización de TensorFlow para resolver problemas complejos de análisis de datos. Además, adquirirás conocimientos sólidos en redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Deep Learning con TensorFlow?

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Para inscribirte en el curso de Deep Learning con TensorFlow, puedes rellenar los formularios que aparecen en la web de Imagina Formación. Completa los datos requeridos y sigue las instrucciones proporcionadas para formalizar tu inscripción.