Curso de Redes Neuronales con Python

Curso de redes neuronales con python

Name: Curso de redes neuronales con Python
Price: 260 EUR

4,6

373 alumnos

Entidad(es):

Modalidad

Online

Duración - Créditos

200 horas

Becas y

Financiación

Plataforma Web

24 Horas

Centro Líder

formación online

Acompañamiento

Personalizado

Reconocidos por:

Acreditados como:

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

Descarga gratis el temario completo en PDF de curso de redes neuronales con python

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 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.