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Resuelve problemas de IA 

con modelos neuronales
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profundos 

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​Información Completa del Curso

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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.
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México). 
• Reserva con solo $600 MXN y paga el resto en la 4ta semana.
• Precio total $2200 MXN.
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal en dólares. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156.

Inicio y fin del curso
Sábado 31 de Enero 2026
Sábado 11 de Abril 2026 (No hay clases el 4 de abril) 
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Horarios
40 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)
Sábados 10:00 - 14:00 hrs

Deep Learning para IA (REMOTO)

MX$2,200.00

Agotado

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Deep Learning para IA (RESERVA)

MX$600.00

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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.

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. Mejores prácticas para el mundo real
7. Conclusiones

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