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Deep Learning con Keras, Theano y Tensorflow

Duración aprox: 15h Nivel: Intermedio-avanzado
Aprendizaje profundo usando Keras y Tensorflow con casos prácticos

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Más de 15 horas de vídeo para aprender algoritmos y técnicas de deep learning usando Keras, Theano y Tensorflow. Ejemplos reales y casos prácticos. Se incluye material adicional: scripts y datos.

Keras permite construir redes de aprendizaje profundo con minimo código, y con mínimos conocimientos. En esencia, es una fina capa que corre arriba de Theano/tensorflow y construye automáticamente los modelos con dichas tecnologías. En este curso vamos a ver como utilizarlo para problemas de regresión (cuando la variable a predecir es continua - como por ejemplo precios), problemas de clasificación (como por ejemplo clasificar algo en la categoría A, o categoría B). Adicionalmente, veremos como utilizar estas técnicas para redes convolucionales, que hoy en día son muy usadas para clasificar imágenes. Finalmente usaremos las redes LSTM, que son muy usadas para hacer predicciones temporales (donde el valor a predecir depende tanto de los valores actuales de ciertas variables, como también de los valores pasados de las variables a utilizar). El curso incluye varios ejemplos reales de sitios como Kaggle para que el alumno pueda practicar con datasets que suelen aparecer en la practica.

NOTA: los contenidos de este curso se irán traduciendo del inglés de manera progresiva.

Algunos de los muchos temas que se incluyen en el temario son:

- Introducción a Keras + Theano e instalación

- API secuencial, Funciones de activación y pérdida, trabajo con capas, entrenar modelos, overfitting

- Ejemplos reales con precios de casas, clasificando vinos, hongos, precios de automóviles, prediccción de temperaturas, movimientos de la mano y mucho más

- algoritmos SGD (Stochastic Gradient Descent) y backpropagation

- Optimizadores, convoluciones, mapeo de imágenes

- Perceptrones multicapa

- Determinando parametros óptimos via GridSearchCV

- Redes convolucionales y max-pooling

- Trabando con big data

- Integrando Keras y Scikit learn

- Redes recurrentes. Ejemplos para predicción de precios y temperaturas

Requisitos previos: es recomendable tener nociones de Python y conocimientos básicos de algoritmos-machines learning. Para cumplir los requisitos mínimos, te recomendamos los siguientes cursos en caso de que no estés familiarizado con lo anterior:

-Python: aprenda de una forma práctica y dinámica

-Machine Learning con Python


Tu instructor


Francisco Juretig
Francisco Juretig

Programador, emprendedor y cientifico de datos con mas de 9 anos en la industria de data science. Colaborador en proyectos open source, con varias publicaciones internacionales


Currículum de la clase


  02 - Instalando Keras+Theano
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  03 - Theano introducción
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  08 - Entrenando el modelo en Keras
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  12 - Ejemplo real: Clasificando hongos
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  13 - Ejemplo real: Precios de casas en EEUU
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  18 - Redes conectadas localmente y convoluciones 1D
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  19 - Obteniendo los pesos de las capas
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  20 - Trabajando con big data - prediciendo valores de automóviles en Alemania
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  22 - Redes multi output: prediciendo ventas de videojuegos
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  24 - Determinando los parámetros óptimos vía GridSearchCV
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  25 - Una clase que mapea imágenes en blanco y negro
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  26 - Una clase que mapea imágenes a color (3 canales)
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  27 - Introducción a perceptrones multicapas (multilayer perceptron)
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  29 - Escribiendo un perceptrón multicapa en Theano puro (parte 2)
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  33 - Prediciendo gestos con la mano
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  34 - Clasificando tornillos y tuercas
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  35 - Clasificando fotos de parques vs una casa
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  39 - Prediciendo temperaturas globales
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Preguntas Más Frecuentes (FAQ)


¿Cuándo empieza y termina este curso?
El curso empieza ahora y tendrás acceso siempre! Lo puedes hacer completamente a tu ritmo - tú decides cuando lo empiezas y cuando lo terminas
¿Durante cuánto tiempo tendré acceso?
¿Qué te parece tener acceso de por vida a este curso? Después de inscribirte tendrás acceso ilimitado por el tiempo que tú quieras y a través de los dispositivos que te apetezca (móvil, tablet, ordenador)
¿Qué pasa si no estoy contento con este curso?
¡No queremos que te sientas así! Si no quedas satisfecho con el curso, contáctanos antes de 15 días desde el momento de haber realizado la inscripción y te devolveremos el importe.

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