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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DE LAS REDES NEURONALES

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CREACIÓN DE UNA RED NEURONAL BÁSICA EN PYTHON

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ENTRENAMIENTO Y VALIDACIÓN DE MODELOS EN UNA RED NEURONAL

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES PROFUNDAS (DNN)

UNIDAD DIDÁCTICA 6. REDES CONVOLUCIONALES (CNN)

UNIDAD DIDÁCTICA 7. REDES RECURRENTES (RNN) Y LSTM

UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES GENERATIVAS ADVERSARIAS (GAN)

UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES NEURONALES AUTOENCODER

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CONSTRUCCIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Este Curso de Redes Neuronales con Python aborda desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas de las redes neuronales con Python. Se exploran los conceptos clave de las neuronas artificiales, entrenamiento y optimización de modelos, utilizando librerías populares como TensorFlow y Keras. Aprenderás sobre redes profundas (DNN), convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN/LSTM), con un enfoque práctico en el uso de técnicas como regularización, funciones de activación y retropropagación. Además, el curso introduce las Generative Adversarial Networks (GAN) y autoencoders, aplicando estos modelos en problemas reales como el procesamiento de imágenes y series temporales. Podrás dominar el campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales.

Objetivos
- Comprender la estructura y el funcionamiento de las neuronas artificiales y redes neuronales. - Aplicar algoritmos de retropropagación y técnicas de optimización en redes neuronales. - Implementar redes neuronales en Python usando librerías como Keras y TensorFlow - Desarrollar modelos de redes profundas para la clasificación y regresión de datos. - Construir redes convolucionales y aplicarlas en el procesamiento de imágenes. - Entender el uso de redes recurrentes en secuencias temporales y LSTM. - Explorar la implementación de GAN y autoencoders para la generación de datos.
Salidas profesionales
Al finalizar este Curso de Redes Neuronales con Python, podrás trabajar en el desarrollo de redes neuronales, ingeniería de machine learning, ciencia de datos o especialista en inteligencia artificial. Tendrás la capacidad de diseñar y aplicar soluciones avanzadas en sectores como la tecnología, la sanidad, el análisis financiero y el procesamiento de imágenes.
Para qué te prepara
El Curso de Redes Neuronales con Python te prepara para diseñar, implementar y optimizar modelos de redes neuronales en Python. Te proporcionará las habilidades necesarias para aplicar redes profundas, convolucionales y recurrentes en problemas complejos de clasificación, predicción y generación de datos. Además, te permitirá abordar desafíos en el campo de la inteligencia artificial, trabajando con librerías como TensorFlow y Keras.

A quién va dirigido
El Curso de Redes Neuronales con Python está dirigido a desarrolladores, pofesionales de ciencia de datos, ingeniería de software y estudiantes con interés en el aprendizaje automático. También es adecuado para profesionales de la inteligencia artificial que deseen especializarse en redes neuronales y su aplicación práctica en proyectos de machine learning.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de curso de redes neuronales con python

Titulación expedida por Educa Open, centro especializado en formación en diversas áreas tecnológicas
EDUCAOPEN
EDUCAOPEN_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Cristina Muñoz Aycuens

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge Córdoba Merino

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge López Blasco

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

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Metodología MyLxp

Curso de Redes Neuronales Con Python

¿Quieres aprender sobre los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas de las redes neuronales con Python? ¿Estás interesado en aprender a aplicar algoritmos de retropropagación y técnicas de optimización en redes neuronales? ¿E implementar redes neuronales en Python usando librerías como Keras y TensorFlow, además de desarrollar modelos de redes profundas para la clasificación y regresión de datos? ¿No puedes desplazarte para llevar a cabo esta formación? Si es así, Euroinnova, te ofrece este Curso de Redes Neuronales Con Python, para que te adentres y adquieras todas las competencias profesionales necesarias.

¿Quieres leer más sobre la materia? Te invitamos a que te adentres en la entrada a nuestro blog

CURSO DE REDES NEURONALES CON PYTHON  

Las redes Neuronales son aquellas que vienen conformadas por las neuronas, que a su vez se agrupan en diferentes capas, pues cada neurona, está conectada con las neuronas de la capa anterior. 

La importancia de las redes neuronales en Python no puede subestimarse en el mundo actual de la tecnología y los datos. Python, con su sintaxis sencilla y su vasta colección de bibliotecas, se ha convertido en el lenguaje preferido para desarrollar modelos de redes neuronales. Estas estructuras computacionales imitan el funcionamiento del cerebro humano y son capaces de aprender patrones complejos a partir de grandes volúmenes de datos.

Las redes neuronales en Python son fundamentales para una variedad de aplicaciones que van desde el reconocimiento facial hasta la predicción financiera. Herramientas como TensorFlow y PyTorch han democratizado el acceso a la inteligencia artificial, permitiendo tanto a principiantes como a expertos experimentar e innovar con facilidad. Además, la comunidad activa que respalda estas bibliotecas proporciona un soporte invaluable para resolver problemas y compartir avances.

En resumen, dominar las redes neuronales en Python es crucial para cualquier profesional que desee estar al frente del desarrollo tecnológico actual. No solo ofrecen una puerta hacia soluciones más inteligentes y eficientes, sino que también representan una oportunidad única para contribuir al futuro del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Se debe de tener en cuenta, que cada neurona, se realizarán una serie de operaciones, las cuales se pueden optimizar, se conseguirá la red. 

¿Qué vas a aprender con este Curso de Redes Neuronales Con Python?

Programar una red neuronal con Python puede parecer un desafío, pero con las herramientas adecuadas y un enfoque sistemático, es más accesible de lo que piensas. Python se ha convertido en el lenguaje preferido para la inteligencia artificial gracias a su simplicidad y a la amplia gama de bibliotecas disponibles que facilitan el desarrollo de modelos complejos.

Para comenzar, es esencial familiarizarse con bibliotecas como TensorFlow o PyTorch, que proporcionan estructuras robustas para construir y entrenar redes neuronales. Estas herramientas no solo simplifican el proceso de programación, sino que también optimizan el rendimiento del modelo al manejar automáticamente los cálculos complejos necesarios para ajustar los pesos y sesgos durante el entrenamiento.

El primer paso para programar una red neuronal en Python es definir claramente el problema que deseas resolver. Esto guiará la elección del tipo de red neuronal adecuada, ya sea una red simple de perceptrón multicapa o algo más avanzado como redes convolucionales o recurrentes. Luego, necesitas preparar tus datos adecuadamente: normalizar las entradas y dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba son prácticas estándar que garantizarán resultados precisos.

Finalmente, no subestimes la importancia del ajuste fino del modelo. Experimenta con diferentes arquitecturas, funciones de activación y tasas de aprendizaje hasta encontrar la combinación óptima para tu caso específico. Con perseverancia y curiosidad por aprender más sobre cómo programar una red neuronal con Python, estarás bien encaminado, hacía desbloquear todo su potencial en tus proyectos futuros.

¡Consigue beneficiarte de todos los descuentos que tenemos para ti! ¡Matricúlate en este Curso de redes neuronales con Python!

Nuestro Curso de Redes Neuronales con Python es la oportunidad perfecta para adentrarte en el fascinante mundo de la inteligencia artificial. Este curso está diseñado tanto para principiantes como para profesionales que desean expandir sus conocimientos y habilidades en el campo de las redes neuronales.

Con instructores expertos y un enfoque práctico, aprenderás a construir, entrenar y optimizar redes neuronales utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más versátiles y demandados del mercado. No solo adquirirás una comprensión profunda de los conceptos teóricos, sino que también tendrás la oportunidad de aplicar lo aprendido a proyectos reales.

Imagina ser capaz de desarrollar modelos predictivos que pueden transformar datos complejos en soluciones inteligentes. Con nuestro curso, no solo mejorarás tus perspectivas laborales, sino que también estarás preparado para liderar iniciativas innovadoras en cualquier industria.

No pierdas esta oportunidad única. Inscríbete ahora y comienza tu viaje hacia el dominio de las Redes Neuronales con Python. ¡El futuro te espera!

 

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