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Temario del curso
Introducción al aprendizaje profundo
- Qué es el aprendizaje profundo y cómo se diferencia del aprendizaje automático tradicional
- Aplicaciones en el mundo real para visión por computadora, PLN y más allá
- Descripción general del ecosistema de aprendizaje profundo: TensorFlow 2.x, Keras, PyTorch
- Configuración de un entorno de desarrollo acelerado por GPU
La mecánica del aprendizaje profundo
- Neuronas artificiales, funciones de activación y capas de la red
- Propagación hacia adelante y cálculo de predicciones
- Funciones de pérdida para tareas de clasificación y regresión
- Optimización por descenso de gradiente y retropropagación
- Entrenamiento de tu primera red neuronal en el conjunto de datos MNIST
Redes neuronales convolucionales para visión por computadora
- Comprensión de la convolución, filtros y mapas de características
- Capas de agrupación (pooling) y reducción de dimensionalidad
- Arquitecturas CNN: conceptos de LeNet, VGG y ResNet
- Construcción y entrenamiento de una CNN para clasificación de imágenes
- Visualización de características aprendidas y activaciones intermedias
Aumento de datos y mejora de la precisión del modelo
- Por qué el aumento de datos combate el sobreajuste y mejora la generalización
- Transformaciones de imágenes: rotación, volteo, zoom y recorte
- Implementación de tuberías de aumento con capas de preprocesamiento de Keras
- Dropout, normalización por lotes (batch normalization) y otras técnicas de regularización
- Monitoreo del entrenamiento con métricas de validación y detención temprana
Aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados
- Comprensión del aprendizaje por transferencia y por qué funciona
- Carga de modelos preentrenados desde Keras Applications (ResNet, EfficientNet, MobileNet)
- Extracción de características: congelación de capas base y entrenamiento de nuevos clasificadores
- Afinamiento fino (fine-tuning): descongelación selectiva de capas para adaptación al dominio
- Alcanzar alta precisión con datos limitados de entrenamiento
Redes recurrentes y modelado de secuencias
- Introducción a los datos secuenciales y las dependencias temporales
- Redes neuronales recurrentes (RNN) y el problema del gradiente que se desvanece
- Células LSTM y GRU para dependencias a largo plazo
- Entrenamiento de un modelo de generación de texto a nivel de caracteres
- Embebedos de palabras y la capa Embedding en Keras
Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
- Preprocesamiento de texto: tokenización, relleno (padding) y construcción del vocabulario
- Construcción de un clasificador de texto con RNN y LSTM
- Conceptos de modelos secuencia-a-secuencia para traducción automática
- Mecanismos de atención y su papel en el PLN moderno
- PLN práctico con las APIs de procesamiento de texto de TensorFlow 2.x
Proyecto final: Descripción de imágenes
- Combinación de visión por computadora y PLN en una arquitectura multimodal
- Extracción de características de imagen con un codificador CNN preentrenado
- Construcción de un decodificador basado en LSTM para la generación de descripciones
- Gestión de múltiples capas de entrada en la API funcional de Keras
- Entrenamiento y evaluación del conjunto completo de la tubería de descripción
Siguientes pasos y recursos
- Implementación de modelos entrenados con TensorFlow Serving
- Exploración de arquitecturas de transformadores y modelos de lenguaje grandes
- Talleres avanzados NVIDIA DLI y vías de certificación
- Recursos comunitarios, conjuntos de datos e ideas de proyectos
Requerimientos
- Competencia básica en programación Python (funciones, bucles, diccionarios, arrays)
- Familiaridad con conceptos de programación como variables, condicionales y estructuras de datos
- No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo o aprendizaje automático
Dirigido a
- Desarrolladores e ingenieros de software que transicionan hacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Analistas de datos y científicos de datos que buscan adquirir habilidades en aprendizaje profundo
- Profesionales técnicos que desean comprender y aplicar modelos de redes neuronales
- Estudiantes e investigadores que comienzan su trayectoria en el aprendizaje profundo
8 Horas
Reseñas (2)
La capacitación estuvo bien organizada y planificada, y salí de ella con conocimientos sistemáticos y una buena visión de los temas que abordamos
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning with TensorFlow 2
Traducción Automática
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
