Introducción al Deep Learning con Python
En los últimos años, dentro de la disciplina del aprendizaje automático, una familia de modelos ha cobrado notoria importancia debido a su rendimiento y utilidad: los modelos “profundos” o Deep Learning. Este curso presenta una introducción a estos modelos.
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Objetivos
- Conocer los elementos básicos que forman las arquitecturas del Deep Learning.
- Adquirir una idea general sobre los modelos más populares.
- Familiarizarse con el uso de estos modelos para clasificación y regresión.
- Conocer las ventajas e inconvenientes.
Contenidos
- ¿Qué es una red neuronal?
- Componentes y operaciones básicas.
- Introducción a Pytorch.
- Redes neuronales para clasificación.
- Redes neuronales para regresión.
- Recursos bibliográficos y computacionales.
**Se recomienda tener conocimientos básicos de programación en Phyton