Aprendizaje profundo
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción al aprendizaje profundo
Descripción general del aprendizaje profundo, historia y aplicaciones

módulo #2
Requisitos matemáticos previos
Revisión de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad

módulo #3
Conceptos básicos de redes neuronales
Introducción a las redes neuronales artificiales, perceptrones y perceptrones multicapa

módulo #4
Funciones de activación y retropropagación
Funciones de activación, retropropagación y descenso de gradiente

módulo #5
Construcción y entrenamiento de redes neuronales
Experiencia práctica en la construcción y entrenamiento de redes neuronales utilizando un marco de aprendizaje profundo

módulo #6
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Introducción a las CNN, capas convolucionales y capas de agrupamiento

módulo #7
Arquitecturas de CNN
Arquitecturas AlexNet, VGGNet, GoogLeNet y ResNet

módulo #8
Aprendizaje por transferencia y ajuste fino
Uso de modelos de CNN entrenados previamente y ajuste fino para la clasificación de imágenes tareas

módulo #9
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Introducción a las RNN, RNN simples y redes LSTM

módulo #10
Arquitecturas RNN
GRU, RNN bidireccionales y modelos de codificador-decodificador

módulo #11
Modelos de secuencia a secuencia
Traducción automática, chatbots y modelos de secuencia a secuencia

módulo #12
Modelos generativos
Introducción a los modelos generativos, GAN y VAE

módulo #13
Autocodificadores y autocodificadores variacionales
Reducción de dimensionalidad, autocodificadores y VAE

módulo #14
Redes generativas antagónicas (GAN)
GAN, DCGAN y GAN condicionales

módulo #15
Aprendizaje por refuerzo profundo
Introducción al aprendizaje por refuerzo, Q-learning y gradientes de políticas

módulo #16
Algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo
DDPG, Métodos de actor-crítico y AlphaGo

módulo #17
Aprendizaje no supervisado y agrupamiento
K-means, agrupamiento jerárquico y reducción de dimensionalidad

módulo #18
Aprendizaje profundo para procesamiento de lenguaje natural
Incrustaciones de palabras, modelos de lenguaje y clasificación de texto

módulo #19
Mecanismos de atención
Atención en PNL, transformadores y BERT

módulo #20
Aprendizaje profundo para visión artificial
Detección, segmentación y seguimiento de objetos

módulo #21
Marcos de aprendizaje profundo
TensorFlow, PyTorch y Keras

módulo #22
Evaluación de modelos y ajuste de hiperparámetros
Métricas de evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada

módulo #23
Implementación y producción de aprendizaje profundo
Implementación de modelos, servicio de modelos y puesta en producción

módulo #24
Ética y equidad en el aprendizaje profundo
Consideraciones éticas, sesgo y equidad en los modelos de aprendizaje profundo

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Deep Learning

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