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Deep learning: Introducción al Aprendizaje Profundo con Python

Deep learning: Introducción al Aprendizaje Profundo con Python
La inscripción en este curso es sólo por invitación

Aprende cómo utilizar Deep Learning para trabajar con problemas complejos para la computación, análisis de texto, imágenes y todo tipo de información avanzada
La inscripción en este curso es sólo por invitación

Acerca del curso

Segundo módulo del programa de formación Machine Learning & Data Science, en el que se introducirán las técnicas y herramientas de aprendizaje computacional en la resolución de problemas de análisis de datos

Puedes obtener más información acerca del curso en nuestra landing page

Contenido del curso

En el transcurso del curso se realizarán las siguientes unidades temáticas:

Unidad 1 - Introducción a Deep Learning

  • Introducción al Deep Learning
  • Aprendizaje profundo con TensorFlow
  • Aprendizaje profundo con Keras

Unidad 2 - Redes neuronales en Keras

  • Redes neuronales en Keras
  • Redes neuronales de una capa y con capa intermedia
  • Flujo de ejecución de un modelo de red neuronal en Keras

Unidad 3 - Redes neuronales convolucionales

  • Capas convolucionales
  • Procesamiento de imagen
  • Transferencia de aprendizaje y ajuste fino

Unidad 4 - Modelos de lenguaje y clasificación de texto

  • Análisis de texto con Deep Learning
  • Modelos de representación distribucional de palabras
  • Modelos convolucionales sobre caracteres y palabras
  • Modelos basados en mecanismos de atención (Transformers)

Unidad 5 - Modelos generativos y autosupervisados

  • Deep Learning aplicado en tareas no supervisadas
  • Autoencodres
  • Redes adversarias y siamesas

Docente


Profesor Fabio

Fabio Augusto González Osorio, PhD

Profesor Titular del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial. Coordinador del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Amplia experiencia en investigación en aprendizaje computacional, minería de datos, recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Participación en diversos proyectos de investigación internacionales y nacionales. Más de 100 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Lidera el grupo de investigación MindLab (Machine Learning Perception and Discovery Lab).

La inscripción en este curso es sólo por invitación