Deep learning con tensorflow y keras

(cursos)

Área: Sistemas e Informática

Centro: Universidad Autónoma de Occidente - Campus Valle de Lili

Modalidad: Virtual

Lugar: Cali

Precio: $850.000

Tipo: cursos

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Deep learning con tensorflow y keras

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Publicado el: 17-09-2020

Introducción:

Las redes neuronales artificiales (RNA) es una de las técnicas más relevantes de la inteligencia artificial que trata de emular la manera como trabajan las neuronas del cerebro. Este enfoque se le ha denominado también conectivista pues parte, de emular el comportamiento de una neurona biológica y “conectarla” con otras neuronas artificiales de manera similar, a lo realizado por las neuronas biológicas. Actualmente, las RNA en algunas aplicaciones han obtenido desempeños comparables a los realizados por humanos por ejemplo en reconocimiento de imágenes y de voz. Lo anterior se debe a una nueva metodología que ha permitido entrenar redes neuronales artificiales con muchas capas de procesamiento denominada Deep Learning (DL). El DL es aplicado por los gigantes tecnológicos como Facebook, Goo

¿En qué consiste?

MÓDULO I.

CONCEPTOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y DE DEEP LEARNING

• Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y Deep learning.

• Adaline, Gradiente descendente, Redes Multicapa y Backpropagation.

• Métodos de entrenamiento para redes multicapa. Optimizadores.

• Aplicaciones de las redes superficiales.

• Introducción al Deep Learning.

MÓDULO II.

REDES CONVOLUCIONALES

• Redes convolucionales.

• Entrenamiento de redes convolucionales.

• Clasificación de imágenes con CNN.

• Otras aplicaciones de las redes convolucionales.

MÓDULO III.

INTRODUCCIÓN A LAS REDES RECURRENTES

• Redes Recurrentes.

• Redes LSTM.

• Aplicaciones de las redes recurrentes.

¿A quién va dirigido?

1. Cualquier sector: Servicios, manufacturero, comercial, bancario, etc.

2. Cualquier tamaño de empresa grande, mediana, pyme, etc.

3. Profesionales, tecnólogos y técnicos.

Horario: Horas 50

Duración: Martes, viernes 6:30pm - 9:30pm y sabados 8:00am-12:00m