El Deep Learning o aprendizaje profundo es una tecnología que está transformando rápidamente diversas industrias al permitir que las computadoras aprendan y tomen decisiones similares a los humanos, pero a una escala masiva.
Estas capacidades provienen de una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales para imitar la forma en que los humanos procesan información.
Las redes neuronales profundas pueden aprender de grandes cantidades de datos, refinando continuamente la precisión de sus predicciones y decisiones sin necesidad de programación explícita.
Debido a esto, el Deep Learning impulsa numerosos servicios y productos que estamos utilizando a diario. Asistentes de voz, recomendaciones personalizadas, detección de fraudes, conducción autónoma e imágenes generadas por computadora son algunos ejemplos.
Precisamente, la Universidad Anáhuac de México está ofreciendo un curso gratuito en línea sobre Deep Learning, dictado completamente en español.
Este curso cubre desde los fundamentos de las redes neuronales artificiales, hasta cómo construir sistemas de aprendizaje profundo utilizando herramientas como TensorFlow y Keras.
Los módulos del curso son:
- Módulo 1: Introducción a Deep Learning
- Módulo 2: Redes neuronales con Tensor Flow y Keras
- Módulo 3: Técnicas de Deep Learning
- Módulo 4: Deep Learning y generación de texto
El curso tiene una duración de 4 semanas, con un estimado de 6 a 8 horas de dedicación semanal. Sin embargo, puede completarse a tu propio ritmo.
Está dirigido por los doctores Eduardo Rodríguez del Angel y Jorge Alberto Cerecedo Córdoba, expertos en Ciencias de la Computación de la Universidad Anáhuac.
Quienes estén interesados en certificar sus conocimientos pueden obtener un certificado en Python aplicado a Ciencia de Datos, mediante una pequeña tarifa al finalizar.
No se requiere ningún prerrequisito, pero se recomienda tener conocimientos intermedios de programación en Python y Machine Learning, así como bases en modelación matemática, cálculo y estadística.
Puedes inscribirte aquí.
