Aprende Deep Learning con TensorFlow 2: una introducción al aprendizaje supervisado con redes neuronales y TensorFlow 2

UBICACIÓN

Abrimos este curso a formatos presenciales, blended y On-Live desde nuestras sedes en Madrid, Barcelona y Sevilla hasta allá donde te encuentres. ¡Infórmate!

REQUISITOS

Se necesita Pc (Entre 4 y 8 Gb de Ram)
Conocimientos de python y básicos de álgebra lineal

HORARIOS Y PRÓXIMAS CONVOCATORIAS

15 al 19 de Julio de 17 a 21h

MÓDULOS

Bloque 1.

Aprendizaje Supervisado con Deep Learning.

Contenido

Neurona Artificial.
Funciones de activación.
Gradient Descent.
Perceptrlón Multicapa.
BackPropagation.
Funciones de error y de evaluación.
Técnicas de Regularización.
Optimizers.

Bloque 2.

Redes Convolucionales (CNN).

Contenido

Tipos de capas y operaciones relacionadas con la arquitectura.
Transfer Learning y Fine Tuning.
Arquitecturas Convolucionales Populares.

Bloque 3.

Redes Recurrentes (RNN)

Contenido

Introducción a las RNN, definición, tipos y casos de uso.
Tipos de capas en las RNN, estructura y funcionamiento.
Principales arquitecturas basadas en las RNN.
Mecanismos de atención.

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