Proporcionar una introducción práctica y teórica al Deep Learning, cubriendo los

fundamentos matemáticos y computacionales necesarios para comprender y entrenar

modelos de redes neuronales. Al finalizar, los participantes serán capaces de desarrollar

modelos básicos de Deep Learning utilizando herramientas y librerías modernas.

Características del curso

Temario resumido

1. Introducción al Aprendizaje Profundo

2. Fundamentos Matemáticos y Algoritmos Básicos

3. Redes Neuronales Artificiales (ANNs)

4. Entrenamiento de Redes Neuronales

5. Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

6. Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTM

7. Optimización y Ajuste de Hiperparámetros

8. Aprendizaje por Transferencia y Modelos Preentrenados

9. Proyecto Práctico – Entrenamiento de un Modelo

10. Casos de Uso y Buenas Prácticas