Curso de Deep Learning: Clasificación de datos
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Machine Learning desde cero:
convierte datos en decisiones inteligentes
El aprendizaje profundo (Deep Learning) ha revolucionado el campo del aprendizaje automático (Machine Learning), y en este curso aprenderás a aplicarlo con un enfoque práctico. A lo largo de sus módulos, construirás una base sólida que te llevará desde los fundamentos teóricos hasta la implementación de modelos en problemas reales.
Exploraremos en detalle las redes neuronales MLP, abordando conceptos clave como neuronas, capas, funciones de activación, entrenamiento, optimización y estrategias para mejorar el rendimiento de los modelos. A través de casos de estudio, aprenderás a desarrollar modelos de regresión y clasificación para resolver desafíos reales en la ingeniería y la industria.
Si quieres comprender a fondo las técnicas de Deep Learning y aprender a aplicarlas en problemas del mundo real, este curso te brindará las herramientas necesarias con el apoyo de expertos de la industria y una metodología de aprendizaje práctica y aplicada.
Equipo Docente experto
Félix López
Adática Engineering
Temario
Caso de Estudio – Asistente a la Navegación Aérea Instrumental
Definición del problema de clasificación binaria
Identificación de los building-blocks del código
Conceptos Fundamentales
- ¿Qué es un modelo?
- Mapping y función f(x)
- Particularización para aprendizaje supervisado
- Elementos constituyentes del modelo
- Neuronas (perceptrón)
- Capas
- Funciones de activación (no linealidades)
- Creación del Primer Modelo
- Construcción de un modelo de regresión lineal
- Transformación del modelo a no lineal
- Preparación e Ingestión de datos (x, y)
- Aprendizaje: un problema de optimización
- La función de pérdida
- En regresión: L1 loss, L2 loss
- En clasificación: softmax + cross-entropy –> cross-entropy loss
- La Diferenciación automática
- backpropagation
- Actualización de modelo
- Optimizador
- Learning rate
- Inicialización de objetos
- Device
- Modelo
- Optimizador
- La función de pérdida
- Inferencia (predicción)
- Problema de Clasificación multiclase
- Preparación de los datos
- Training data
- Validation data
- Introduciendo mejoras en el aprendizaje
- Dropout
- Regularización de datos de entrada
- Métricas de entrenamiento
- Control de overfitting
- Checkpoints
Diagnosis del grado de avance de enfermedad en pacientes con Parkinson
- Problema de regresión
Requisitos previos: conocimientos básicos de Python y deep learning.
Acceso a software específicos como Python, Jupyter Notebooks y acceso a Google Colab Pro durante el curso.
EDDM te ofrece un curso online de Python, diseñado para dominar sus fundamentos y aplicaciones prácticas de forma estructurada, dinámica y accesible desde cualquier lugar.
Perfil del alumno
Este curso de Deep Learning está diseñado para:
- Profesionales que buscan aplicar Deep Learning en su sector
- Estudiantes y entusiastas de la IA que quieran adquirir experiencia práctica
- Equipos técnicos y lideres de equipo interesados en explorar el potencial del Deep Learning en sus proyectos y procesos.
Este curso te brindará una experiencia práctica, permitiéndote desarrollar habilidades para aplicar técnicas de Deep Learning basadas en redes MLP de manera efectiva en el mundo real.
Además, esperamos que los estudiantes no solo tengan curiosidad por la inteligencia artificial, sino también una pasión más general por experimentar con nuevas tecnologías y llevar la ingeniería más allá de sus límites actuales.
Se recomienda estar familiarizado con conceptos básicos de programación en Python y matemáticas básicas, aunque no es
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