Nivel Avanzado
28 clases
4 horas de contenido
16 horas de práctica
Desarrolla redes neuronales convolucionales con Python y Keras para clasificar imágenes, aprendiendo técnicas como data augmentation y batch normalization. Utiliza prácticas avanzadas de organización y optimización de modelos.
Clases del curso
Mi primera red neuronal convolucional
Manejo de imágenes
Fundamentos de redes neuronales convolucionales
Resolviendo un problema de clasificación
Optimización de red neuronal convolucional
Resolviendo una competencia de Kaggle
Resumen y siguientes pasos
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Clasificador de perros y gatos con redes convolucionales
Resuelve una competencia de Kaggle entrenando un modelo de redes neuronales que clasifica imágenes de perros o gatos. Aplica todo lo aprendido en el curso para optimizar tus resultados.
Ver proyectoconocimientos previos
- Programación en Python.
- Visualización de datos.
- Fundamentos de redes neuronales con Python y Keras.
- Manipulación y transformación de datos con Pandas y Numpy.
- Uso de Google Colab o Jupyter Notebooks.
software y recursos necesarios
- Kaggle
Opiniones del curso
4.9 · 220 opiniones
Jorge Enrique Pérez Escobar
@operezjorge·
Magnifico curso y magnifico docente, gracias Carlos Alarcon por hacer este curso, me encantaría una segunda parte donde se miren las arquitecturas más complejas y el uso de transfer learning, por ejemplo.
@gersonrpq·
El profesor es increíble y con un gran conocimiento sobre las redes neuronales convolucionales!
Patricio Requena
@rrequeena·
Super bien explicado las temáticas que se trataron en el curso, se entiende a la perfección cómo las CNN tratan de simular lo que hace nuestro cerebro con la información que el dan nuestros ojos
Carlos Felipe Saldarriaga Bejarano
@aprendeconfelipe·
Todos TOOODOS los cursos con Carlos Alarcón son excelentes, su manera de dirigir la temática y no dejarse nada por fuera hace que sea excepcional. me gustaría tener más contenido con personas como el que se dedican 100% al data science, esa experiencia es invaluable.
Kenny José Miranda Deluque
@kemirandad·
El curso es fantástico, queda mucho por aprender sobre CNN pero el profesor logra explicar con una gran calidad los conceptos deseados.
Hector Ignacio Sanabria Pedraza
@hecigsape01·
El curso es muy bueno, las temáticas que se abordan son muy precisas, muchos ejemplos que permiten entender los conceptos de forma asertiva.
Víctor Trigo
@victortrigo·
Muy buen curso, se nota el gusto del profesor por el tema. Me gustarian mas cursos con el :)
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Super curso, a mi parecer uno de los mejores profesores de la plataforma, me encanto este curso, logre aplicar todos los ejemplos que puso y me siento muy motivado para continuar aprendiendo mas de este mundo del manejo de imagenes, super recomendado.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los conceptos explicados y los ejemplos usados.
Néstor Miguel González Flores
@nestormiguelgonzalezflores·
Muy bien me ha permitido reforzar los conocimientos que incluso en Maestría estaba cursando
rogelio cortez
@RogelioRosas·
Altamente recomendable este curso hace querer mas esta linda carrera entendiendo cosas complejas
Ivan Vargas Carmona
@Rigoleto·
Excelente curso, cada vez mejora mas mi entendimiento sobre el campo de computer vision
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente curso
José Florentino Ramos
@joseph0001·
excelente curso!
Jose Miguel Acuña Hernandez
@jmacunahz·
godin
Daniel Limon Cervantes
@dannylimon·
Excelente curso, me encanto! te da una idea de lo importante que son este tipo de modelos en la actualidad.
Daniel Reyna Burnes
@d.reyna.burnes·
La verdad me gusto mucho este curso, lo explico de una forma sencilla y me gusta mucho que siempre al final hagan una conclusión del curso de todo lo que vimos
José Gabriel Gonzalez Zarate
@jose-gabriel-gonzalez-zarate·
-
Angel Ojeda
@angel_dev65·
Recomiendo mucho este curso, al principio me costo mucho hacerlo y tuve que practicar mucho, Pero mediante seguia los cursos de Computer vision, los conceptos que aprendi aqui me fueron realmente muy utiles y los use mucho!
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·
Gran curso!
Nicolas Cordoba
@nicolasco97·
Recopila todas las bases para tener un entendimiento general de como funciona una red neuronal convolucional
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Simplemente Asombroso!!
Gustavo Lago de Azevedo Moura
@mouralago·
Que pedazo de curso!! Felicitaciones al profe.
David Hernando Henao Marulanda
@david-hhenao·
Excelente el profesor, amo su forma de explicar
Josue Aron Campos Quiroz
@JosueCampos·
Es conocer todo lo necesario para hacer tu propio modelo, y te enseña a como mejorarlo. Ademas, de darte la visión de la complejidad futura.
Luis Rogelio Reyes Hernandez
@luis_reyesh98·
Las explicaciones del profesor me lograron explicar dudas y conceptos de tensorflow que tuve por mucho tiempo, más allá de armar el modelo porque si me encanto poder entender cada capa y el motivo por el que se utilizan y la matemática que hay detrás de su funcionamiento.
Julio Morales
@juliomorales·
lo facil que es crear redes neuronales Convolucionales
Maximiliano Eugenio Fernandez
@mfernandez23·
Conceptos claros interesante practicas para comenzar a aprender del tema
Augusto Cesar Paz
@augusto.paz·
Muy recomendable curso!!!
@Luis8choa·
Excelentee cursoo
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Engineer
43 horas
12 Profes
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
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
Fundamentos de Data Science y AI
52 horas
12 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender