Ficha del curso
Deep Learning. Redes Neuronales. Tensorflow.Python_A
Curso e-Learning
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Ofimática, informática y comunicaciones
Contenidos
0 - Bienvenida y metodología
1 - Introducción a Deep Learning
2 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Conceptos Fundamentales
3 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Regresión con Keras y Tensorflow
4 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación binaria con Keras y Tensorflow
5 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow
6 - Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes blanco y negro
7 - Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes en color
8 - Redes neuronales recurrentes (RNN)
9 - Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado
1 - Introducción a Deep Learning
2 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Conceptos Fundamentales
3 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Regresión con Keras y Tensorflow
4 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación binaria con Keras y Tensorflow
5 - Redes neuronales artificiales (ANN) - Clasificación multiclase con Keras y Tensorflow
6 - Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes blanco y negro
7 - Redes neuronales convolucionales (CNN) - Clasificaciones imágenes en color
8 - Redes neuronales recurrentes (RNN)
9 - Redes neuronales en Aprendizaje No Supervisado
Objetivos
Aprender los fundamentos de las redes neuronales de tal manera que se consigan ejecutar casos prácticos reales tanto para aprendizaje supervisado como no supervisado a partir de las librerías Tensorflow y Keras con lenguaje Python.