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Crea imágenes,

sonidos y textos

​​realistas mediante IA ​

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DLG para IA creativa (remoto) - 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

• Garantía: tienes las primeras 4 clases para solicitar devolución.
• Tienes acceso a las clases grabadas hasta un mes después de terminar el curso.
• Paga a 3 meses sin intereses por PayPal (solo en México)
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS) de México.
• Descuentos para inscripciones grupales. Pregunta

Inicio y fin del curso

• Viernes 23 Abril 2021 (Nueva fecha de inicio ya fija)
• Martes 8 Junio 2021

Horarios
42 horas en total (6 horas a la semana por 7 semanas, horario de la Ciudad de México). 

• Martes y Viernes de 19 a 22hrs 

DLG - Remoto en vivo

MX$4,999.00

Agotado

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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. 

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. El futuro de los modelos generativos