Inteligencia Artificial y Deep Learning desde cero en Python

🎉 Aprende Inteligencia Artificial y Deep Learning con Python, Tensorflow y Keras! 🚀

¡Bienvenido al Curso de Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas!

¿Listo para convertirte en un experto en Deep Learning? 🧠✨

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Instructor del Curso: Santiago Hernández

¡Hola! Me llamo Santiago Hernández, y estaré guiándole a través de este emocionante viaje en el mundo del Deep Learning. Con experiencia docente en universidades y un pasión por hacer el aprendizaje complejo accesible, estoy comprometido a llevarlo de la teoría a la práctica de manera clara y efectiva. Más sobre mi en la sección de biografía o en el vídeo "Presentación del instructor".

Desde Cero: Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas

Este curso está diseñado para todos los perfiles, desde principiantes hasta aquellos con algo de experiencia, sin requerir un trasfondo matemático avanzado. Con un enfoque práctico y explicaciones detalladas, te llevaré por cada paso del proceso.

¿Qué Aprenderá? 📚✨

• Bienvenida al curso y motivación para comenzar este viaje en el aprendizaje de Deep Learning.
• Configuración del entorno de aprendizaje con Jupyter Notebook, Anaconda, Python 3 y Google Colaboratory.
• Comprender qué es el Deep Learning y cómo se diferencia del Machine Learning tradicional.
• Explorar las Redes Neuronales Artificiales, desde sus orígenes hasta las Redes Neuronales Artificiales Profundas.
• Aprender sobre la función de error y función de optimización, incluyendo Binary Crossentropy y Gradient Descent.
• Dominar el entrenamiento y las técnicas de Backward Propagation en Redes Neuronales Artificiales Profundas.
• Implementar modelos con Keras y entender funciones de activación como sigmoid, tanh y relu.
• Conocer las diferentes técnicas de optimización para mejorar el performance de los modelos.
• Aprender a seleccionar los hiperparámetros correctos con Keras tuner.
• Utilizar Tensorflow 2.0 para implementar Redes Neuronales Artificiales Profundas.
• Abordar desafíos comunes en proyectos de Deep Learning como Overfitting y Underfitting, y aprender estrategias para evitarlos.

Curso Estructura 📐🔍

1. Bienvenida al curso de Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas
2. Motivación para sumergirse en el aprendizaje de IA.
3. Entorno de aprendizaje establecido y preparado.
4. ¿Qué es el Deep Learning? y su importancia.
5. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales: desde sus primeras concepciones hasta su evolución en Redes Neuronales Artificiales Profundas.
6. El Perceptrón: comprenender la base de los modelos de IA.
7. Redes Neuronales Artificiales Profundas: expansión del concepto de perceptrón multicapa.
8. Función de error y función de optimización: Binary Crossentropy, Gradient Descent y más.
9. Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Profundas: Forward y Backward Propagation.
10. Implementación Vectorizada de modelos con Keras.
11. Regresión y Clasificación con Redes Neuronales Artificiales Profundas mediante Softmax Regression.
12. Introducción a Keras con Python 3.
13. Funciones de activación clave en la construcción de modelos.
14. Funciones de optimización: Mini-Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Momentum Gradient Descent, RMSprop y Adam.
15. Selección de hiperparámetros con Keras tuner.
16. Tensorflow 2.0: cómo implementar Redes Neuronales Artificiales Profundas.
17. Consideraciones de un proyecto de Deep Learning: evitar Overfitting y Underfitting, y cómo manejar los conjuntos de datos.
18. Despedida del curso de Deep Learning.

¿Está listo para este viaje? 🛫🚀

Inscríbete ahora y comienza a transformarte en un experto en Deep Learning y Redes Neuronales Artificiales Profundas con Python 3 y Keras! 🌟

No dejes pasar la oportunidad de ser parte de esta revolución tecnológica. Con el aprendizaje adecuado y las herramientas correctas, podrás abordar y resolver problemas complejos con eficiencia y creatividad.

¡Únete y conviértete en un líder en Deep Learning! 🎓✨