Nivel Intermedio
21 clases
1 hora de contenido
8 horas de práctica
Construye modelos de deep learning con TensorFlow y Keras: prepara datos, diseña redes neuronales, entrena, evalúa y optimiza modelos, aplicando técnicas modernas como regularización, balanceo y visualización en Google Colab.
Clases del curso
TensorFlow + Keras
Redes Neuronales Avanzadas
Evaluación y despliegue
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Carlos Bustillo
AI Engineer
Carlos es un ingeniero en inteligencia artificial con más de cinco años de experiencia en Machine Learning, Computer Vision y Data Science. Ha trabajado en proyectos de alto impacto en sectores como fintech, banca, retail, ciberseguridad y hasta en la industria nuclear, colaborando con empresas en América Latina, Europa y Estados Unidos.
conocimientos previos
- Programación básica con Python
- Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.
software y recursos necesarios
- Python 3
Opiniones del curso
4.8 · 21 opiniones
@LudFox·
Excelente curso para abordar el deep learning
Juan Rodríguez
@Jrod29·
En mi opinión uno de los mejores cursos. Me mostró en un proyecto sencillo de inicio a fin como preprocesar los datos, crear el modelo, entrenarlo, evaluarlo, optimizarlo, guardarlo y correrlo usando datos nuevos (Esto no lo había visto antes).
Diego Alejandro Casasbuenas Deaza
@diego.cdeaza·
Un curso fundamental para comenzar en el deep learning. Explica de una manera muy concreta lo basico.
@JotaCarrillo·
Gran curso para entender como un LLM se entrena, y como cambia la percepción a recibir una respuesta X vs el pensamiento lógico y técnico que le da para que de en realidad esa respuesta.
Juan Diaz
@jpdgz2002·
Muy conciso y práctico. Gracias
Javier Agudelo
@Javierxd1·
Es un muy buen curso para aprender a desarrollar redes neuronales. Sin embargo, se podría complementar con algunas explicaciones detalladas en algunas partes de los hiperparametros o el funcionamiento de la red con las funciones de activación.
Miguel Angel Mallqui Diaz
@mallquidiazmiguel·
Buen curso con caso aplicado desde inicio hasta el final :)
victor hugo upegui arias
@Up3gu1·
La claridad que el docente tiene del tema y lo explica
Cristhian Oswaldo Zambrano Yont
@cristhianoswaldozambranoyont·
Excelente curso, me ayudo a reforzar y entender mejor lo que es el deep learning y tensorflow para modelos predictivos, la implementacion de las metricas ayudo mucho a entender el como se va desarrollando el modelo
Erika Bazurto
@iamdleonor·
Me gustó mucho su curso, pero si explicará un poquito más el detalle de los conceptos en cada aplicación estaría genial
Jenry Emanuel Teletor Rosales
@jteletorr1·
Que explican paso a paso cada uno de los temas.
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Muy Bueno
Pierre Igor Chiroque Lozada
@pierreigorchl·
no sabía que podíamos usar entornos fuera de nuestro local, usar colab hizo exponencial el uso de los recursos
Cristian Antony Soncco Boza
@cristian_soncco·
El caso de uso ideal para el tipo de ejercicio de aprendizaje.
Roger Alarcón García
@ralarcongarcia·
Una explicación detallada de todo el proceso.
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
explican bien,pero deberian ir mas despacio enfocando en que es una neurona, porque aplican funciones de activacion, que hace un optimizador, que son las capas,etc,etc, mas conceptos de deep learning, no solo importar librerias
DANY JOSUE CARRILLO ALONZO
@fredysolorzano675·
saber de herramientas, como librerías que son muy útiles y lo practico que es entrenar a un modelo de deep learning
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
buen curso, si quieres hacerlo en local en mac m4 vas a batallar con la configuracion del entorno. yo lo logre pero perdi muchas horas, recomiendo hacerlo en colab
Jhoel Diaz
@freithdiaz7858·
THIS GREAT
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso este docente me encanto
Renato Amapanqui
@ramapanqui·
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Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Nivel 5 adopción IA: Estratega de IA para el Negocio
17 horas
7 Profes
Combina estrategia, análisis y desarrollo para liderar e implementar proyectos de IA en empresas. Aprende a identificar oportunidades de IA generativa, tomar decisiones basadas en datos, y desarrollar soluciones con herramientas como Python, TensorFlow, LangChain, GitHub Copilot y RAG. Es ideal para quienes buscan integrar IA en el negocio desde una visión técnica y estratégica.
Ruta
Nivel 3 adopción IA: Usuario Competente Herramientas IA
35 horas
14 Profes
Usa herramientas de IA generativa para automatizar tareas, crear contenido, desarrollar agentes inteligentes y optimizar procesos en distintos contextos como marketing, finanzas, RRHH y servicio al cliente. Aprende prompt engineering, programación con Python, y el uso de plataformas como ChatGPT, Claude, Copilot y N8N, combinando teoría y práctica para aplicar IA de forma efectiva en tu trabajo diario.
Ruta
Machine Learning y Deep Learning
63 horas
16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
Ruta
Nivel 2 adopción IA: Observador Crítico de IA
47 horas
18 Profes
Aplica IA de forma técnica y práctica. Aprende fundamentos clave, domina herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica IA en áreas como marketing, finanzas, automatización y recursos humanos, creando soluciones reales con agentes inteligentes y flujos automatizados.
Ruta
Nivel 1 adopción IA: Explorador de IA
53 horas
21 Profes
Domina la Inteligencia Artificial desde sus fundamentos hasta aplicaciones prácticas. Aprende conceptos clave como modelos de lenguaje, ética, matemáticas, estadística y toma de decisiones con datos. Explora herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica la IA en áreas como marketing, finanzas, servicio al cliente y recursos humanos. Además, desarrolla habilidades para automatizar procesos, crear agentes inteligentes y liderar proyectos de IA en entornos empresariales.
Ruta
Nivel 4 adopción IA: Promotor de innovación usando IA
26 horas
11 Profes
Aplica IA en áreas clave del negocio como servicio al cliente, marketing, finanzas, talento humano y productividad. Aprende a usar herramientas como Microsoft Copilot, RPA, ChatGPT y generadores de imágenes, además de habilidades técnicas en Python, Machine Learning y Deep Learning. También desarrolla agentes inteligentes y soluciones personalizadas con RAG, llevando la IA desde la estrategia hasta la implementación práctica en tu organización.
Ruta
Nivel 6 adopción IA: Especialista Técnico en IA
14 horas
5 Profes
Esta ruta está enfocada en desarrolladores que quieren construir soluciones avanzadas con IA. Aprende Python, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, y cómo crear agentes inteligentes y aplicaciones con RAG. Domina herramientas como GitHub Copilot, Claude y TabNine para automatizar y optimizar tu flujo de desarrollo con inteligencia artificial.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender