1. INTRODUCCIÓN
1.1. INTRODUCCIÓN A PYTHON
1.2. TENSORFLOW/KERAS: PRIMEROS PASOS.
1.3 LA REVOLUCIÓN DEL DEEP LEARNING. PASADO, PRESENTE Y FUTURO.
2. SISTEMAS CLÁSICOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO
2.1. REDES NEURONALES MULTICAPA.
2.2 REDES NEURONALES MULTICAPA PROFUNDAS.
2.3 REDES CONVOLUCIONALES.
2.4 REDES RECURRENTES. LSTM
2.5 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS EN IMÁGENES.
2.5 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS EN PROCESADO DE TEXTO
3. CONCEPTOS AVANZADOS.
3.1. APRENDIZAJE REFORZADO.
3.2 APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDO
3.3 GAN (GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS).
3.4 IMPLEMENTACIÓN Y EJEMPLOS CON TENSORFLOW/KERAS.
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Desarrollo de aplicaciones basadas en Deep learning usando tensorflow/keras
Objetivos
Desarrollar sistemas de aprendizaje profundo usando Keras/Tensorflow. Adquirir conocimientos de los sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning). Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en reconocimiento de imágenes. Implementar aplicaciones reales de Deep Learning en procesador de textos.
Información adicional
| Temática | A todos los sectores |
|---|---|
| Comunidad Autónoma | Madrid |
| Ciudades | Madrid |
| Colectivos | Desempleados/as |
| Horas | 150H |
| Modalidad | Online |
| Planes | Plan Madrid |
