Deep Learning para IA
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Deep Learning para Inteligencia Artificial
Objetivo: Aprender a aplicar modelos neuronales profundos para tareas de IA que involucran imágenes, audio, texto y 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).
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