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Deep Learning: Aplicaciones avanzadas en visión artificial

  • Intermedio

Conquista el futuro con conocimientos sólidos en Redes Neuronales y Deep Learning, listo para impactar en el mundo real de la inteligencia artificial. Esta certificación de Nuclio Digital School te preparará para abordar problemas del mundo real en áreas clave como Visión Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural.

  • Redes Neuronales
  • Arquitecturas de Deep Learning
  • Visión Artificial
  • Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Análisis de Series Temporales

Resumen

Este curso proporciona una comprensión integral de los fundamentos de Redes Neuronales y Deep Learning, desde técnicas básicas hasta avanzadas. Aprenderás a abordar con confianza problemas del mundo real en Visión Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural, manteniéndote actualizado con las últimas tendencias y arquitecturas de vanguardia.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Español
    idioma del curso
  • Certificación Profesional
    al completar el curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases Grabado previamente
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Desarrolladores de Software

Desarrolladores de software interesados en especializarse en IA y Deep Learning.

Ingenieros de Datos y Científicos de Datos

Profesionales de datos que buscan mejorar sus habilidades en redes neuronales y Deep Learning.

Profesionales de la Industria

Profesionales de industrias como la automotriz, salud o finanzas donde el DL está creando nuevas oportunidades.

¿Por qué deberías tomar este curso?

Artificial Intelligence

Javier Martí Isasi

Científico de Datos

Al inscribirte en este curso, obtendrás una comprensión profunda de Redes Neuronales y Deep Learning, lo que te permitirá resolver problemas complejos y prepararte para el futuro del trabajo en IA. El curso cubre temas esenciales como Visión Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural, lo que lo hace ideal para profesionales y entusiastas que desean avanzar en sus carreras en IA.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Conocimiento sólido en programación y algoritmos.

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.

  • Familiaridad con estructuras de datos y modelos computacionales.

¿Qué aprenderás?

Módulo 1 - Introducción
Introducción a la Inteligencia Artificial, modelos de aprendizaje automático, aprendizaje supervisado y no supervisado, aprendizaje por refuerzo y modelos de Deep Learning.
Módulo 2 - Fundamentos de Deep Learning
Redes neuronales y arquitecturas, problemas de entrenamiento, preprocesamiento de datos, funciones de activación y pérdida, y optimización de redes neuronales.
Módulo 3 - Visión Artificial
Introducción a Deep Vision, redes neuronales convolucionales, operaciones tensoriales, convolución, padding, striding, pooling y técnicas avanzadas.
Módulo 4 - Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales
Introducción a NLP y series temporales, codificación de texto, arquitecturas, redes neuronales recurrentes, LSTM, Transformers y Hugging Face.
Módulo 5 - Técnicas Avanzadas
Técnicas avanzadas en Deep Learning y Visión Artificial, bibliografía recomendada y recursos.

Conozca a su instructor

  • Javier Martí Isasi

    Javier Martí Isasi ha sido un profesional de la ingeniería de software durante más de 15 años. Tiene una amplia experiencia en diseño, desarrollo, implementación y migración de sistemas complejos y distribuidos en varias plataformas.

Próximos cohortes

  • Fechas

    comienza ahora

Preguntas Frecuentes

¿Cómo puedo obtener más información sobre este curso?
Para obtener información adicional o aclarar cualquier duda sobre un curso, no dudes en comunicarte a través del chat o correo electrónico. Nuestros asesores dedicados están aquí para proporcionarte todos los detalles necesarios para asegurarte de que tomes una decisión informada sobre si es el curso adecuado para ti.
¿Qué opciones de pago están disponibles?
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¿Cómo selecciona Mydra los mejores cursos?
Nuestro proceso de selección analiza la calidad del proveedor de educación, las calificaciones de los instructores, las tasas de éxito de los estudiantes anteriores, los comentarios positivos en línea y otros datos importantes. Esto asegura que ofrecemos experiencias de aprendizaje de primer nivel, proporcionadas por los mejores en el campo.

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