Deep Learning aplicado: Diagnóstico de Covid-19 en Rayos X

🌟 Transforma tu Conocimiento con Deep Learning Aplicado en Diagnóstico de Covid-19 🌟

¡Bienvenido a un viaje intensamente práctico y transformador en el mundo de la inteligencia artificial! En este curso, Deep Learning aplicado: Diagnóstico de Covid-19 en Rayos X, te embarcarás en una odisea para construir y desplegar desde cero un modelo de Deep Learning especializado en el análisis y procesamiento de imágenes de Rayos X de tórax, con la finalidad de clasificar imágenes de Covid-19 contra aquellas normales. 🦸‍♂️🔬

Estructura Temática del Curso:

1. ¿Qué es Deep Learning? - Comencemos despejando lo que realmente significa Deep Learning y cómo se diferencia de otros métodos de aprendizaje automático. 🧐✨

2. ¿Por qué Deep Learning? - Exploraremos las razones que lo hacen indispensable, especialmente en el contexto del diagnóstico médico. 🌍🔥

3. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) - Diveprofundamente en las arquitecturas que hacen posible la extracción de características automática en imágenes. 🖼️🤖

4. Data augmentation e Image normalization - Aprenderemos técnicas para mejorar y aumentar nuestro conjunto de datos, garantizando el robustez del modelo. 💪📊

5. Transfer Learning - Descubriremos cómo aprovechar modelos pre-entrenados para reducir significativamente el tiempo y recursos necesarios. 🔄🚀

6. Modelos Pre-entrenados: DenseNet - Analizaremos uno de los enfoques más prometedores en la construcción eficiente de redes neuronales. 🏭🧠

7. Construcción y entrenamiento de un modelo de Deep Learning - Paso a paso, desde la teoría hasta la implementación práctica. 🛠️📈

8. Evaluación de un modelo de Deep Learning vía métricas - Aprenderemos a medir el rendimiento de nuestro modelo utilizando indicadores clave como Accuracy, Sensitivity y Specificity. 🎯📚

9. Configuración de ambiente en la nube para el despliegue - Configuraremos nuestro entorno en Google Cloud Platform + CentOS, listo para implementar soluciones escalables. ☁️🔧

10. Despliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde cero - Aprenderemos a exponer nuestros modelos de Deep Learning como servicios web, lo que permite su uso por otras aplicaciones o usuarios. 🌐💻

11. Implementación de llamadas al Servicio Web desde cero - En este módulo, integraremos nuestros modelos desplegados con aplicaciones cliente en una experiencia práctica y completa. 🔗🤹‍♂️

12. Consideraciones técnicas y de dominio en los proyectos de Deep Learning - Cerraremos el ciclo discutiendo las mejores prácticas y aspectos a considerar en la implementación real del Deep Learning. 📚🤝

Curso 100% Práctico:

Este curso se centra en el aprendizaje activo, con ejercicios de programación hands-on que te permitirán reproducir cada algoritmo paso a paso. Contamos con explicaciones detalladas para que no solo comprendas el código, sino también los conceptos fundamentales que lo respaldan. 👨‍💻➡️👩‍💻

Herramientas y Tecnologías:

• Lenguaje de Programación: Python - El lenguaje favorito de científicos de datos y desarrolladores de IA. 🐍

• Frameworks y Librerías: TensorFlow, Keras, scikit-learn y otras herramientas de vanguardia para el desarrollo de modelos de Deep Learning. 🛠️

• Entorno de Desarrollo: Jupyter Notebooks - Para una experiencia de codificación interactiva y colaborativa. 📝✨

• Infraestructura: Google Cloud Platform + CentOS - Porque la robustez y la seguridad de tu entorno son esenciales. ☁️🛠️

Incluyente y Accesible:

Este curso está pensado para profesionales, estudiantes y entusiastas de la tecnología que deseen profundizar en el campo del Deep Learning y aplicarlo en el diagnóstico médico. 🤲‍♂️❤️

¡Estás listo para embarcarte en esta aventura? ¡Inscríbete ahora y comienza a transformar tu visión de la inteligencia artificial! 🚀💪