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 · 17 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
Renato Amapanqui
@ramapanqui·
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