Enseña: Nephtalí Garrido - Consultor de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
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Este curso te permitirá conocer qué es una red neuronal, cómo se entrena, sus usos y cómo usar algunas de las librerías más comunes de deep learning para la elaboración, entrenamiento y uso de redes neuronales simples. Para ello, primero se presentará la definición del deep learning, su evolución a lo largo de la historia y los principios matemáticos en los que se basa. Asimismo, por medio de la librería Keras, conocerás los pasos para diseñar, entrenar y utilizar una red neuronal. También, identificarás los pasos para mejorar una red mediante la optimización de hiperparámetros y limpieza de datos, y aprenderás cómo exportar la red entrenada. Finalmente, se hará una reflexión en cuanto al panorama actual del Deep Learning y el futuro que le espera a esta tecnología.
Conocerás qué es una red neuronal, cómo se entrena, sus usos más comunes y cómo usar algunas de las librerías más comunes de deep learning para la elaboración, entrenamiento y uso de redes neuronales simples.
Estudiantes o profesionales del área de tecnologías de la información con conocimientos básicos de programación en Python y álgebra lineal
Conocimientos en matemáticas y programación
3 Cápsulas 00:14:50
3 Cápsulas 00:26:55
3 Cápsulas 00:13:29
3 Cápsulas 00:17:28
3 Cápsulas 00:14:45
Examen finalPara obtener tu certificado de aprobación del curso, tendrás 2 intentos al día para aprobar con más de 70% un examen de opciones múltiples.
Proyecto Final: Proyecto de AprendizajeDesarrollarás un proyecto final y podrás recibir feedback de nuestros mentores para poner en práctica tus nuevas habilidades.
Consultor de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Científico de datos y consultor mexicano, con experiencia en las industrias financiera y minorista. Fue representante de México en la Olimpiada Internacional de Informática por dos años consecutivos (2006 y 2007) y cuenta con una Licenciatura en Ingeniería Física por la Universidad Autónoma de Chihuahua, así como una Maestría en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México. Después de trabajar por 4 años como investigador doctoral en tecnologías cuánticas en las universidades de Nottingham y Sussex en Inglaterra, regresó a México en 2019 para integrarse al activo panorama empresarial del país, donde ha trabajado para startups nacionales y extranjeras tales como Synx, WorldQuant y Kavak. Actualmente, funge como consultor en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para la Fintech estadounidense Q.ai.
Beneficios
Acceso total a los videos del curso
Materiales descargables
Foro con otros estudiantes
Certificado de culminación
US$ 5.90Antes US$ 12.00
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