El machine learning ha encontrado en las redes neuronales la alternativa para abordar problemáticas difíciles de resolver usando la programación ordinaria basada en reglas, logrando su aplicación en el mundo de la robótica y la algoritmia de datos, en casos específicos como el tratamiento de imágenes, sonidos y textos en grandes volúmenes.
Pre-requisitos:
Conocimientos intermedios de manejo de datos en Python y Machine Learning.
Objetivo General:
- Desarrollar soluciones de machine learning basadas en redes neuronales avanzadas para el tratamiento de datos únicos, secuenciales y textos con el fin de conseguir que un dispositivo termine aprendiendo por cuenta propia, realizando tareas similares a las de los seres humanos. Así mismo se revisará el desarrollo de proyectos introductorios de inteligencia artificial tomando como soporte el servicio de la nube.
Objetivos Específicos:
- Comprender los fundamentos del Deep Learning y de la neurona artificial como su unidad central.
- Comprender el proceso de creación y entrenamiento de una red artificial básica con Keras y TensorFlow.
- Desarrollar una red neuronal convolucional para el procesamiento de datos no secuenciados (únicos).
- Desarrollar una red neuronal recurrente para el procesamiento de datos secuenciales.
- Desarrollar una red neuronal para procesamiento de textos.
- Desarrollar una red neuronal para pronósticos utilizando RNN o LSMT.
- Comprender los fundamentos de Cloud Computing en IA.
Resumen del contenido:
- Fundamentos de Deep Learning.
- Redes Neuronales Artificiales.
- Redes Neuronales CNN y RNN.
- Autoencoders y Boltzman Machine.
- Natural Language Processing (NLP).
- Text Mining.
- Series de Tiempo con RNN y LSTM.
- IA Cloud Immersion.
Inversión:
S/1,074.00
S/1,790.00
Inicio:
26/07/2023
Fin: 15/09/23
56 hrs. académicas
Online, 100% en vivo
14 sesiones
Mi - Vi / 07:30PM a 10:30PM
Certificado de aprobación
