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Introducción práctica a Deep Learning

Curso

En Madrid ()

500 € IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Horas lectivas

    20h

  • Duración

    4 Días

Descripción

Deep Learning es una técnica de Machine Learning basada en las famosas redes neuronales, donde trata de simular la forma que tiene de aprender el cerebro. El gran avance del Deep Learning respecto a otras técnicas de Machine Learning se basa en que el sistema se puede entrenar, o incluso puede entrenarse a sí mismo, para encontrar coherencia en datos aleatorios, de la misma forma que un cerebro humano consigue aprender en función de estímulos y conocimiento previo.

Con este programa se pretende dotar al alumno de los conocimientos suficientes para poder desarrollar un proyecto completo con modelos de Deep Learning en distintos ámbitos de aplicación. Adquiriendo los conocimientos teóricos necesarios para comprender su funcionamiento y creación, así como conocimiento de los distintos lenguajes y herramientas de programación necesarios para su implementación. Más concretamente el estudiante podrá responder a las siguientes preguntas:

¿ Qué es Deep Learning y para qué sirve?
¿ Dónde aplica Deep Learning y que ventaja competitiva aporta?
¿ Cómo puedo cotejar su validez?
¿ Qué ajustes puedo hacer para mejorarlo?
¿ Cómo puedo evitar el sobreajuste?
¿ Está funcionando con el rendimiento adecuado? ¿Cómo puedo mejorarlo?
Y lo fundamental, aprenderá a utilizar y configurar las herramientas necesarias para su desarrollo e implementación en un sistema en producción en base a clases prácticas en la que lo principal será el código y ejemplos prácticos en los que se podrá constatar la importancia de estas cuestiones y sus respuestas.

A tener en cuenta

Con este programa se pretende dotar al alumno de los conocimientos suficientes para poder desarrollar un proyecto completo con modelos de Deep Learning en distintos ámbitos de aplicación

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Machine learning
  • Deep learning
  • Python
  • Frameworks
  • TenworFlow
  • CNTK
  • Keras
  • Redes neuronales
  • LSTM
  • RNNs
  • Desarrolladores
  • Big Data
  • Data science
  • Lenguaje
  • Programación
  • Bases de datos
  • Gestión
  • Programador
  • desarrollo

Profesores

Profesionales  Profesores DevAcademy

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Temario

  1. ¿ Qué es Deep Learning y para qué sirve?
    ¿ Dónde aplica Deep Learning y que ventaja competitiva aporta?
    ¿ Cómo puedo cotejar su validez?
    ¿ Qué ajustes puedo hacer para mejorarlo?
    ¿ Cómo puedo evitar el sobreajuste?
    ¿ Está funcionando con el rendimiento adecuado? ¿Cómo puedo mejorarlo?
    Y lo fundamental, aprenderá a utilizar y configurar las herramientas necesarias para su desarrollo e implementación en un sistema en producción en base a clases prácticas en la que lo principal será el código y ejemplos prácticos en los que se podrá constatar la importancia de estas cuestiones y sus respuestas.


Información adicional

Fechas: 05-06/04, 12-13/04 de 2019

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