Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras/Tensorflow

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Tratamiento y procesado de datos en Data Science Aprender a afrontar los principales problemas del machine learning Construir modelos pioneros para resol sus problemas de Data Science con Keras/Tensorflow Redes neuronales Recurrentes, su funcionamiento y aplicación El Deep Learning desde sus comienzos hasta la actualidad Uso de librerias de Data Science en Python Redes Adsarias Generativas, su funcionamiento y aplicación YOLO y la detección de múltiples objetos en imágenes Procesado de Texto mediante Deep Learning Redes Neuronales Clásicas y Convolucionales, su funcionamiento y aplicación A quién va dirigido Todo aquel que sepa un poco de python o quiera aprenderlo y sienta interés o necesite Data Science o Machine Learning Requisitos Preferiblemente tener una pequeña base de programación en python aunque el curso se trate de enfocar a estudiantes que empiecen de cero Conocimientos básicos de matemáticas como los adquiridos en la ESO o bachillerato, la carencia de ellos requeriría algo más de esfuerzo por parte del alumno, pero con esfuerzo podría conseguir los mismos resultados Disponer de un ordenador con Linux, Windows o en su defecto con una conexión y una cuenta de Google Temario completo de este curso Contenido del curso Introducción del Curso: Aplicaciones del Deep Learning Introducción del curso: Introducción teórica y de contenidos Instalacion en Windows Parte 1: Introducción y Python Instalación en Windows Parte 2: Cuda y CuDnn Instalación en WIndows Parte 3: Entorno Anaconda y Pycharm Instalación en Windows Parte 4: Primer código Instalación en Linux Parte 1: introducción y instalación de Python Instalación en Linux Parte 2: Instalación de Cuda y Cudnn Instalación en Linux Parte 3: Instalación de Entorno, Ide y Librerías Instalación en Linux Parte 4: Primer código Uso de Google Collab y primer código de Deep Learning Test de Conocimientos Iniciales sobre el entorno de programación Redes Neuronales Clásicas: Introducción Redes Neuronales Clásicas: El Perceptron Redes Neuronales Clásicas: La Neurona Redes Neuronales Clásicas: La Función de Activación Redes Neuronales Clásicas: Estructura Redes Neuronales Clásicas: Preprocesado de Datos Redes Neuronales Clásicas: El Entrenamiento Parte 1 Redes Neuronales Clásicas: El Entrenamiento Parte 2 Redes Neuronales Clásicas: Las Neuronas en Keras/Tensorflow Redes Neuronales Clásicas: Métodos y Callbacks más conocidos Redes Neuronales Clásicas: Ejemplo Práctico Test de redes clásicas Redes Neuronales Convolucionales Parte 1: Introducción Redes Neuronales Convolucionales Parte 2: s Convolucionales Redes Neuronales Convolucionales Parte 3: s Densas Redes Neuronales Convolucionales Parte 4: Max Pooling Redes Neuronales Convolucionales Parte 5: Dropout Redes Neuronales Convolucionales Parte 6: Batch Normalization Redes Neuronales Convolucionales Parte 7: Activaciones Redes Neuronales Convolucionales Parte 8: Ejemplo Práctico Lección Complementaria: Guardado y cargado de mejores modelos entrenados Tipos de problemas: Clasificacion Multiclase Tipos de problemas: Regresion Tipos de problemas: Clasificacion Binaria Arquitecturas más conocidas: Alexnet Arquitecturas más conocidas: VGG16 Arquitecturas más conocidas: Inception V3 Arquitecturas más conocidas: Resnet Arquitecturas más conocidas: Inception-Resnet and Inception V4 Arquitecturas más conocidas: Xception Comparacion arquitecturas, Fine tuning y Transfer learning Cuestionario de Redes Convolucionales Introducción a redes recurrentes Redes Recurrentes Simples (RNN) Redes de Puertas Recurrentes(GRU) LSTM Caso Práctico de Redes Neuronales Recurrentes aplicadas a series temporales Caso Práctico de Redes Neuronales Recurrentes Convolucionales Caso Práctico de Redes Neuronales Recurrentes aplicadas a texto Caso Práctico de Redes Neuronales Recurrentes Aplicadas a Texto-Ejemplo Avanzado Cuestionario de Redes Recurrentes Introduccion Redes Convolucionales 1D Redes Codificación-Decodificación(Encoder-Decoder) You Only Look Once: Yolo V1 You Only Look Once: Yolo V2 You Only Look Once: Yolo V3 You Only Look Once: Clase práctica Redes Adsarias Generativas: Introduccion y Funcionamiento Redes Adsarias Generativas: Superresolución y SRGAN Introducción más
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