Desarrollo de aplicaciones basadas en Deep learning usando tensorflow/keras
Curso subvencionado desempleados y trabajadores
Online
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Descripción
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Tipología
Subvencionado
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Metodología
Online
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Horas lectivas
150h
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Inicio
Fechas a elegir
Al finalizar el curso de desarrollo de aplicaciones basadas en Deep learning usando tensorflow/keras, el alumno habrá adquirido los conocimientos para desarrollar sistemas de aprendizaje profundo usando Keras/Tensorflow. Adquirir conocimientos de los sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning). Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en reconocimiento de imágenes. Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en procesador de textos.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Educación primaria, Graduado escolar / ESO o en último curso, Bachillerato o en último curso, CFGM, FP1 o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
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Materias
- Deep learning
- Desarrollo de aplicaciones
- Redes neuronales
Temario
Con el curso de desarrollo de aplicaciones basadas en Deep learning usando tensorflow/keras, adquirirás los conocimientos para desarrollar sistemas de aprendizaje profundo usando Keras/Tensorflow. Adquirir conocimientos de los sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning). Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en reconocimiento de imágenes. Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en procesador de textos.
1. INTRODUCCIÓN
1.1. INTRODUCCIÓN A PYTHON
1.2. TENSORFLOW/KERAS: PRIMEROS PASOS.
1.3 LA REVOLUCIÓN DEL DEEP LEARNING. PASADO, PRESENTE Y FUTURO.
2. SISTEMAS CLÁSICOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO
2.1. REDES NEURONALES MULTICAPA.
2.2 REDES NEURONALES MULTICAPA PROFUNDAS.
2.3 REDES CONVOLUCIONALES.
2.4 REDES RECURRENTES. LSTM
2.5 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS EN IMÁGENES.
2.5 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS EN PROCESADO DE TEXTO
3. CONCEPTOS AVANZADOS.
3.1. APRENDIZAJE REFORZADO.
3.2 APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDO
3.3 GAN (GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS).
3.4 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS.
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Información adicional
No se exigen requisitos académicos ni profesionales, aunque se han de poseer las habilidades de comunicación lingüística suficientes que permitan el aprendizaje
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