Desarrollo de aplicaciones basadas en deep learning usando TensorFlow/Keras
Desarrollar sistemas de aprendizaje profundo usando Keras/Tensorflow. Adquirir conocimientos de los sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning). Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en reconocimiento de imágenes. Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en procesado de textos.
Financiación y modalidades
Ocupados 2024-2027, 2ª Fase
ESTATAL_2024_27_F2
Dirigido a profesionales de
SERVICIOS A LAS EMPRESAS
Convenios:
- Empresas de consultoría y estudios de mercado y de la opinión pública
ECONOMÍA E INDUSTRIA DIGITAL
Convenios:
- Economía e Industria Digital
Opciones de impartición
Modalidad: Presencial o Teleformación
Puede impartirse en formato presencial o a distancia
Duración
150h
Coste/hora
8.81€
Ingreso por alumno: 1322€
Duración
150h
Coste/hora
5.56€
Ingreso por alumno: 834€
Contenido del programa
- Introducción(10h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Introducción a Python
- Tensorflow/Keras: primeros pasos
- La revolución del Deep learning. Pasado, presente y futuro
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Sistemas clásicos de aprendizaje profundo(10h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Redes neuronales multicapa
- Redes neuronales multicapa profundas
- Redes convolucionales
- Redes recurrentes. LSTM
- Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras en imágenes
- Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras en procesado de texto
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
- Conceptos avanzados(10h)
Antes del contenido
- Introducción
- Objetivos
- Diagrama
- Quiz mixto
Contenido teórico
- Aprendizaje reforzado
- Aprendizaje reforzado profundo
- GAN (Generative Adversarial Networks)
- Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras
Después del contenido
- Podcast
- Recuerda
- Flashcards
- Quiz mixto
- Quiero saber más
Actividades del módulo
- Aplicaciones prácticas
- Glosario
- Bibliografía
- Legislación de referencia
- Actividades prácticas
- Examen