Módulo 4: Deep Learning

Únete a nuestro curso "Deep Learning" y obtén una comprensión profunda de las técnicas y aplicaciones del aprendizaje profundo. Explora redes neuronales básicas, redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y aprende a utilizar frameworks populares como TensorFlow y PyTorch. Este es el cuarto paso en nuestra Ruta de la Ingeniería en IA. ¡No pierdas la oportunidad de convertirte en un experto en deep learning y potenciar tu carrera en IA!

Contenidos:

1. Redes Neuronales Básicas:

- Perceptrón.

- Redes neuronales multicapa (MLP).

- Funciones de activación.

- Retropropagación y optimización.

2. Redes Neuronales Convolucionales (CNN):

- Conceptos básicos de CNN.

- Capas convolucionales y de pooling.

- Arquitecturas populares (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet).

- Aplicaciones de CNN en visión por computadora.

3. Redes Neuronales Recurrentes (RNN):

- Conceptos básicos de RNN.

- LSTM y GRU.

- Modelos seq2seq.

- Aplicaciones de RNN en procesamiento de secuencias.

4. Frameworks (TensorFlow, PyTorch):

- Introducción a TensorFlow.

- Construcción y entrenamiento de modelos en TensorFlow.

- Introducción a PyTorch.

- Construcción y entrenamiento de modelos en PyTorch.

¡Completa tu Ruta de la Ingeniería en IA!

No te detengas aquí. Nuestra Ruta de la Ingeniería en IA está diseñada para llevarte desde los fundamentos hasta el dominio completo de la inteligencia artificial. Cada módulo te equipa con habilidades prácticas y conocimientos avanzados, preparando el camino para una carrera exitosa en este campo. Inscríbete en los próximos cursos y sigue avanzando en tu formación. ¡Empieza tu viaje hacia el futuro de la tecnología hoy mismo con Passus!