Deep Learning paso a paso
Deep Learning paso a paso

Programa especializado en Aprendizaje profundo

Acerca de este Programa Especializado

Si te interesa incursionar en el mundo de la Inteligencia Artificial, este ciclo de cursos te ayudará a hacerlo. Deep Learning es una de las habilidades más requeridas en el área de la tecnología. Te ayudaremos a ser un Sr. Engineer en Deep Learning. Aprenderás los fundamentos de Deep Learning, aprenderás cómo construir redes neuronales y a liderar proyectos de aprendizaje automático exitosamente.

CURSO COMPLETAMENTE EN ESPAÑOL

Redes neuronales y aprendizaje profundo - Especialización en Deep Learning

Curso on line - Las clases se graban y quedan disponibles
Clases en español con docentes en vivo por Zoom
Horario: jueves de 18.30 a 21.30, hora de Buenos Aires, Argentina GMT-3
Comienza: jueves 14 de marzo
Son seis clases - 18 horas en total

Se otorga certificado oficial de deeplearning.ai a través de Coursera

Organiza: Centro de Graduados de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires

Precio en dólares: U$S 149 - Se pueda abonar con Paypal, Payoneer, USDT o Hotmart
Incluye el acceso a los 12.000 cursos de Coursera hasta al 31 de diciembre de 2024
Los certificados oficiales a tu nombre están incluidos sin cargo adicional

Si te interesa especializarte en Deep Learning te invitamos a acceder al mejor curso disponible sobre Inteligencia Artificial

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Este curso te introduce en el mundo de la IA. Los ingenieros en deep learning son muy buscados. Dominar estas técnicas te abrirá numerosas oportunidades profesionales. Deep learning es un nuevo "superpoder".

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

- Entender las tendencias actuales en Deep Learning
- Construir, entrenar y aplicar redes neuronales "fully connected"
- Implementar redes eficientemente vectorizadas
- Entender los parámetros claves de la arquitectura de las ANN  

Este curso va bien a fondo, explicando la programación y los fundamentos matemáticos de funcionamiento de las redes neuronales. Después de completarlo, podrás aplicar DL a una aplicación tuya. Si estás buscando un trabajo en IA, podrás responder preguntas básicas en entrevistas. Este es el primer curso de la especialización en Deep Learning.

PROGRAMA

SEMANA 1

Bienvenida a la Especialización en Deep Learning

- Bienvenida
- Introducción a Deep Learning
- ¿Qué es una red neuronal?
- Aprendizaje supervisado con redes neuronales
- ¿Porqué es que ahora Deep Learning está despegando?
- Modelo de regresión lineal
- Función de costo
- Descenso del gradiente: concepto e implementación

SEMANA 2

Regresión lineal múltiple y regresión logística

- Regresión con múltiples variables de input
- Features múltiples
- Descenso del gradiente para regresión lineal múltiple
- Clasificación con regresión logística
- Frontera de decisión
- Función de costo para regresión logística
- Descenso del gradiente para regresión logística

SEMANA 3

La Regresión Logística como una Red Neuronal

- Clasificación Binaria
- Regresión Logística
- Función de costo
- Descenso del gradiente
- Derivadas
- Grafos
- Derivadas con un grafo
- Descenso del Gradiente en la Regresión Logística
- Descenso del Gradiente en m ejemplos

Python y Vectorización

- Vectorización
- Vectorizando la Regresión Logística
- Broadcasting en Python
- Explicación sobre la función de costo de la Regresión Logística

SEMANA 4

Redes Neuronales "Shallow"

- Repaso de redes neuronales
- Representación de redes neuronales
- Computando la salida de una red neuronal
- Vectorizando a través de múltiples ejemplos
- Implementación vectorizada
- Funciones de activación
- ¿Porqué necesitamos funciones de activación no lineales?
- Derivadas de las funciones de activación
- Descenso del gradiente para redes neuronales
- Backpropagation
- Inicialización Random

SEMANA 5

Redes Neuronales Profundas
 
- Red neuronal profunda de L capas
- Forward propagation en una red profunda
- Las correctas dimensiones de las matrices
- ¿Porqué representaciones profundas?
- Bloques constructivos de las redes neuronales profundas
- Forward y backward propagation
- Parámetros vs. hiperparámetros  
- ¿Qué tiene todo esto que ver con el funcionamiento del cerebro?
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