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Resuelve problemas de IA 

con modelos neuronales
​
profundos 

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​Información Completa del Curso

DLIA02 - 2023 - Información Completa.pdf
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En este taller conocerás las principales áreas de aplicación de los modelos neuronales profundos (deep learning) para datos no estructurados: imágenes, audio y texto. Te mostraremos cómo funcionan estos métodos a grosso modo. Exploraremos los principales algoritmos usados para dar solución a este tipo de problemas y los pondremos a trabajar en interesantes retos, que nos enseñaran cómo aplicarlos de forma general a problemas reales. Descarga las diapositivas y el material del taller en el siguiente enlace (si está roto el enlace, reportalo). 

materiales_taller_dlia.zip
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Beneficios

• Las clases son en línea vía Zoom, cada clase se va grabando y te damos acceso a las grabaciones por 5 meses después de haber terminado el curso.  
• ​Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México). \​
• ​Puedes reservar con solo 599 pesos mexicanos (35 USD), y luego pagar el resto, para completar el precio total 1699 pesos mexicanos (85 USD). 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú , etc.)  pueden pagar mediante Paypal. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156.

Inicio y fin del curso

• Martes 5 de Septiembre 2022
• Martes 21 de Noviembre 2022 ​
• No hay clases: 15 de septiembre 

Horarios
44 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)
​Martes y Viernes 20:00 - 22:00 hrs

(RESERVA) Deep Learning para IA

MX$599.00

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Deep Learning para IA

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Objetivo del curso

Aprender a aplicar modelos neuronales profundos para tareas de IA que involucran imágenes, audio, texto y/o series de tiempo.  ​

Casos de Estudio

• Clasificación de gatos y perros en imágenes.
• Clasificación de imaǵenes con 100 clases de objetos (CIFAR100).
• Detección de peatones en imágenes (modelo Yolo).
• Segmentación de grietas en el pavimento en imágenes.
• Predicción de la temperatura ambiental mediante series de tiempo.
• Clasificación de texto (análisis de sentimientos).
• Detección de disparos de arma en audio.
• Transcribir la voz en texto, en inglés.
• Generación de cuentos clásicos y texto libre, ambos en español.
• Generación de música clásica.
• DeepDream (generación psicodélica de imágenes).

Modulos del curso 

1. Introducción al aprendizaje profundo para la visión artificial
2. Aprendizaje profundo avanzado para visión artificial
3. Aprendizaje profundo para series de tiempo
4. Aprendizaje profundo para texto
5. Aprendizaje profundo para audio 
6. Aprendizaje profundo generativo
7. Mejores prácticas para el mundo real
8. Conclusiones

Herramientas a aprender a usar: Jupyter,   Colab,   Sklearn,   Numpy,    Pandas,  Keras, entre otras. ​