Deep Learning y Redes Neuronales con TensorFlow y Keras

La inteligencia artificial está transformando la forma en que las empresas resuelven problemas complejos, desde predecir tendencias de mercado hasta reconocer imágenes. Este curso escrito te guía a través de los conceptos fundamentales del deep learning, permitiéndote construir modelos potentes desde cero utilizando herramientas modernas. Progresarás desde la comprensión de neuronas artificiales básicas hasta la implementación de arquitecturas avanzadas como autoencoders y modelos de transfer learning, adquiriendo las habilidades prácticas para aplicar redes neuronales a conjuntos de datos del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de las redes neuronales artificiales y los conceptos de deep learning. - Construir y entrenar modelos predictivos utilizando la API de Keras y TensorFlow. - Aplicar técnicas de transfer learning para aprovechar modelos pre-entrenados en tareas de computer vision. - Implementar autoencoders para reducción de dimensionalidad y extracción de características de datos. - Desarrollar sistemas de reconocimiento facial utilizando arquitecturas de deep learning establecidas como FaceNet y VGG-Face. - Practicar el preprocesamiento de datos y la evaluación de modelos para asegurar un rendimiento robusto de machine learning. El curso comienza con terminología esencial y definiciones fundamentales antes de pasar a la implementación práctica a través de explicaciones escritas detalladas y fragmentos de código. Está diseñado para principiantes interesados en data science e IA, sin requerir experiencia previa en machine learning. Comienza hoy tu viaje al mundo de las redes neuronales profundas.