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Deep Learning
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En este curso vamos a adentrarnos en el área que ha revolucionado la Inteligencia Artificial en los últimos años: el Deep Learning o aprendizaje profundo. Hoy en día este área ha mostrado unos resultados sorprendentes en multitud de aplicaciones: visión artificial, reconocimiento del habla, conducción autónoma, vídeo vigilancia, predicción en series temporales, imágenes médicas, generación de imágenes fotorealistas, chatbots, etc.
Estudiaremos los conceptos fundamentales de las redes neuronales profundas y las técnicas asociadas a estas, así como los entornos software (TensorFlow y Keras) y hardware (GPUs y TPUs) necesarios para ponerlas en funcionamiento con la mayor eficiencia posible. Al finalizar conocerás los tipos de redes que existen, cómo construirlas y cómo lidiar con la multitud de problemas que aparecen durante su entrenamiento. Todo ello hará que seas capaz de afrontar y solucionar problemas que requieran de aprendizaje profundo con la mayor probabilidad de éxito posible.
Si estás interesado en aprender cómo se aplican estas técnicas para aplicaciones inteligentes punteras, este es un curso que no te debes perder.
Currículum
- 8 secciones
- 48 lecciones
- 4 semanas
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- Módulo 1. Introducción5
- 2.11.1. Motivación del Deep Learning30 minutos
- 2.21.2. Introducción a la inteligencia artificial (IA)30 minutos
- 2.31.3. Introducción al aprendizaje automático (AA): ¿qué es aprender?30 minutos
- 2.41.3. Tipos de algoritmos en aprendizaje automático: clasificación vs regresión, supervisado vs no supervisado vs refuerzo30 minutos
- 2.51.4. La construcción de un modelo de AA en 5 pasos30 minutos
- Módulo 2. Redes Neuronales Artificiales (RNAs)5
- 3.12.1. Introducción: la neurona artificial, redes multicapa y representación matricial30 minutos
- 3.22.2. Optimización I: funciones de pérdida, descenso por gradiente y variantes (SGD, Momentum, ADAGrad, RMSProp, Adam, …)30 minutos
- 3.32.3. Optimización II: retropropagación y grafo computacional30 minutos
- 3.42.4. Configuración de una RNA I: funciones de activación no lineales (sigmoide, softmax, tanh, relu…)30 minutos
- 3.52.5. Configuración de una RNA II: inicialización de pesos
- Módulo 3. Entornos para Redes Neuronales Artificiales7
- 4.13.1. Software para Deep Learning30 minutos
- 4.13.2. Hardware para Deep Learning30 minutos
- 4.13.3. Introducción a TensorFlow 230 minutos
- 4.13.4. Introducción a Keras30 minutos
- 4.13.5. Clasificación binaria con Keras30 minutos
- 4.13.6. Clasificación multiclase con Keras30 minutos
- 4.13.7. Regresión con Keras30 minutos
- Módulo 4. Técnicas de Regularización4
- Módulo 5. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)10
- 6.15.1. Aprendizaje profundo: jerarquía de características30 minutos
- 6.25.2. Evolución: del experimento Hubel&Wiesel a LeNet pasando por Neocognitron30 minutos
- 6.35.4. Arquitectura de una CNN: convolución, pooling, batch normalization30 minutos
- 6.45.4. CNNs secuenciales: AlexNet, VGG30 minutos
- 6.55.5. CNNs no secuenciales: Inception, ResNet30 minutos
- 6.65.6. CNNs para detección de objetos: R-CNN, YOLO
- 6.75.7. Transferencia de aprendizaje: transfer learning y fine tuning
- 6.85.8. Redes convolucionales en Keras
- 6.95.9. Redes pre-entrenadas en Keras
- 6.105.10. Visalización de filtros convolucionales con Keras
- Módulo 6. Modelos de Secuencias7
- 7.16.1. Modelado de secuencias
- 7.26.2. Modelos para texto: tokenization y word embedding
- 7.36.3. Word embedding con Keras
- 7.46.4. Redes recurrentes: RNN básica, LSTM, GRU.
- 7.56.5. Redes convolucionales 1D para secuencias.
- 7.66.6. Modelos para series temporales con Keras: redes bidireccionales, dropout recurrente
- 7.76.7. Introducción a redes con atención: seq2seq y transformers
- Módulo 7. Modelos Generativos8
- Módulo 8. Conclusiones, retos y futuro2
Profesor
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