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Crea imágenes,

sonidos y textos

​​realistas mediante IA ​

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DLG para IA creativa (remoto)(actualizado) - Información Completa.pdf
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En este video, el M. en C. Uriel Escalona, presenta el curso y te explica qué es Deep Learning Generativo y cómo se aplica para IA.

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)
• Reserva con solo $599 MXN (35 USD) y paga el resto en la 4ta clasePrecio total $1699 MXN (85 USD). 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal.
• Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156.

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​Inicio y fin del curso

• Sábado 22 de Julio 2023
• Sábado 14 de Octubre 2023 
• No hay clases: 16 de septiembre 2023 (día festivo en México)

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Horarios
48 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Sábados de 10 a 14hrs 

(RESERVA) DLG - Remoto en vivo

MX$599.00

Agotado

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DLG - Remoto en vivo

MX$1,699.00

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Objetivo del curso

​Aprender a crear modelos neuronales capaces de generar rostros, pintar cuadros, escribir textos, componer música y jugar videojuegos.

Casos de Estudio Prácticos

• Implementa una GAN para generar rostros de personas que no existen. 
• Implementa una CycleGAN para convertir fotos de caballos en cebras, y viceversa. 
• Transfiere el estilo de una pintura a una foto, convirtiéndola en arte. 
• Entrena un modelo generador de texto en español basado en el cuento de “Alicia a través del espejo”.
• Crea un modelo generador de cuestionarios: preguntas y respuestas. 
• Implementa una MuseGAN para generar melodías de Bach.
• Implementa un agente neuronal del estado del arte que aprenda a jugar un videojuego de carreras por aprendizaje por refuerzo. 
• Genera imágenes a color mediante modelos de difusión (Caso de estudio nuevo)

Resumen temario del curso

1. ​Herramientas e instalación del ambiente de trabajo
2. Modelos generativos 
3. Repaso de Deep Learning
4. Auto-codificadores variacionales para generar rostros
5. Fundamentos de modelos generativos antagónicos (Generative Adversarial Network)
6. GANs para pintar y transferencia de estilo
7. Modelos recurrentes codificador-decodificador para escribir texto
8. GANs para generar música 
9. Aprendiendo a jugar videojuegos usando modelos generativos 
   
10. Modelos de difusión (Sección nueva)
    
11. El futuro de los modelos generativos