Cursos de Aprendizaje Profundo
Elige un curso que se adapte a tus objetivos: desde los conceptos básicos hasta habilidades avanzadas en aprendizaje profundo.
5.0
Calificado según 3 reseñas.
21 AprendicesYa inscrito
Habilidades adquiridas:
AI Transparency AwarenessAjuste de HiperparámetrosAplicación de RNNs a tareas de PLN (análisis de sentimientos)Aprendizaje Automático con scikit-learnCodificación de característicasComprensión de RNNs, LSTMs y GRUsConstrucción de pipelinesDesarrollo y evaluación integral de modelosDetección de valores atípicosEnfoques de detección de objetosEntrenamiento y Evaluación de ModelosEscalado de característicasEstructuras de Datos en PythonEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsFine-tuning Pre-trained ModelsFundamentos de PyTorchFundamentos de TensorFlowGANs IA generativa Implementación de redes recurrentes en PyTorchImputación de valores faltantesIngeniería de característicasLimpieza de datosManejo de Lenguaje NaturalModelos de difusión Métricas de evaluación para IA generativaPreprocesamiento de DatosProcesamiento de Lenguaje NaturalProcesamiento de imágenes con OpenCVProcesamiento de series temporales y datos secuencialesRedes NeuronalesRedes neuronales convolucionalesSelección de característicasTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformación de datosTransformers VAEs XAI Methods and Concepts
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4 horas
25 capítulos
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3 horas 18 capítulos
3 horas 22 capítulos
4 horas 29 capítulos
4 horas 21 capítulos
3 horas 20 capítulos
1 hora 12 capítulos
1 hora 15 capítulos
1 hora 11 capítulos
Nivel
Tipo de Lección
Tecnologías
curso
Introduction to Neural Networks
4 horas 25 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
curso
Introduction to NLP
5 horas 29 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Natural Language Processing, Natural Language Handling
curso
Introduction to TensorFlow
3 horas 18 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
curso
Introduction to RNNs
3 horas 22 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
curso
Computer Vision Essentials
4 horas 29 capítulosIntermedio
Habilidades Adquiridas: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
curso
Generative AI
4 horas 21 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
curso
PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvanzado
Habilidades Adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
curso
Data Preprocessing and Feature Engineering
1 hora 12 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
curso
Explainable AI (XAI) Basics
1 hora 15 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness
curso
Transfer Learning Essentials
1 hora 11 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: Transfer Learning Fundamentals, Fine-tuning Pre-trained Models, Transfer Learning in CV, Transfer Learning in NLP
Ventajas de Codefinity
Aprendizaje asistido por IA
¡Abraza la fascinación de las habilidades tecnológicas! Nuestro asistente de IA proporciona retroalimentación en tiempo real, pistas personalizadas y explicaciones de errores, empoderándote para aprender con confianza.
Espacios de trabajo
Con Espacios de trabajo, puedes crear y compartir proyectos directamente en nuestra plataforma. Hemos preparado plantillas para tu conveniencia
Rutas de aprendizaje
Toma el control de tu desarrollo profesional y comienza tu camino hacia el dominio de las últimas tecnologías
Proyectos del mundo real
Los proyectos del mundo real elevan tu portafolio, mostrando habilidades prácticas para impresionar a posibles empleadores
Por qué Codefinity se destaca
Contenido de video
Materiales descargables
Certificados prestigiosos
Entorno de aprendizaje interactivo
Corrección de errores
Asistente de IA
Acceso a todo el contenido con una suscripción
Codefinity
Plataformas de aprendizaje basadas en video
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Científico de Datos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Ingeniero de PLN
Consultor de IA
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(Promedio en EE.UU.)
Empresas contratantes
*Fuente: Glassdoor
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Incluyendo 30 de las 30 mejores universidades de EE.UU.
Cursos de Aprendizaje Profundo: Información clave y preguntas
Introducción al Deep Learning
El Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático centrada en redes neuronales con múltiples capas, lo que permite a los modelos aprender a partir de grandes volúmenes de datos. Los cursos de Deep Learning suelen introducir conceptos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los modelos generativos. Los estudiantes aprenden a trabajar con frameworks como TensorFlow y PyTorch, y abordan tareas relacionadas con la síntesis de imágenes, la generación de texto y la toma de decisiones basada en datos. Estos cursos son valiosos para quienes desean desarrollar experiencia en tecnologías impulsadas por IA.
Beneficios de nuestros cursos de Deep Learning
Nuestros cursos de Deep Learning ofrecen una formación integral y práctica en las técnicas y herramientas más recientes utilizadas en la industria. Obtendrás experiencia práctica con conjuntos de datos reales, mejorando tus habilidades técnicas y de resolución de problemas para prepararte para carreras avanzadas en tecnología.
Oportunidades profesionales tras completar los cursos de Deep Learning
Los egresados de nuestros cursos de Deep Learning pueden desempeñarse como Científicos de Datos, Ingenieros de Aprendizaje Automático, Investigadores en IA o Especialistas en Deep Learning en sectores que van desde la salud hasta vehículos autónomos.
Opciones de Deep Learning
Los principiantes interesados en Deep Learning deben comenzar con "Introducción a las Redes Neuronales" para comprender los conceptos y aplicaciones fundamentales antes de avanzar a estudios más complejos.
Información sobre el certificado
Al completar cualquier curso de Deep Learning en Codefinity, recibirás un Certificado de Finalización, que mejora tu currículum y es reconocido por líderes de la industria como prueba de tus habilidades y compromiso con el aprendizaje.
¿Qué es el Deep Learning y por qué es importante?
El Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con tres o más capas. Es importante porque permite la automatización de análisis predictivos, siendo una tecnología clave en la IA que impulsa innovaciones como vehículos autónomos, sistemas de reconocimiento facial y más.
¿Cuáles son los beneficios de inscribirse en nuestros cursos de Deep Learning?
Inscribirte en nuestros cursos de Deep Learning te permite aprender de expertos de la industria, adquirir experiencia práctica con herramientas de vanguardia y acceder a un plan de estudios actualizado con los últimos avances tecnológicos. Estos cursos están diseñados para proporcionar una comprensión profunda y habilidades prácticas necesarias para abordar problemas complejos utilizando Deep Learning.
¿Qué oportunidades profesionales puedo explorar tras completar un curso de Deep Learning?
Tras completar un curso de Deep Learning, puedes explorar diversas trayectorias profesionales de alta demanda en el sector tecnológico, incluyendo puestos como Investigador en IA, Ingeniero de Sistemas Autónomos, Analista de Deep Learning o roles enfocados en aplicaciones de IA en salud y servicios financieros.
¿Qué curso de Deep Learning es más adecuado para principiantes?
Para principiantes, "Introducción a las Redes Neuronales" ofrece una excelente introducción a los conceptos de redes neuronales profundas de manera visualmente atractiva. Es un inicio ideal para quienes se inician en el campo.
¿Cómo elegir el curso de Deep Learning adecuado?
Para elegir el curso de Deep Learning adecuado, evalúa tu nivel actual de conocimientos y tus objetivos de aprendizaje. Si te interesan los fundamentos técnicos y las aplicaciones prácticas de las redes neuronales, nuestro curso "Introducción a las Redes Neuronales", de nivel intermedio, es excelente. Para quienes desean profundizar en frameworks avanzados de aprendizaje automático, "Introducción a TensorFlow" y "PyTorch Essentials" ofrecen una exploración compleja y detallada adecuada para aprendices avanzados.
¿Por qué debería considerar tomar un curso online de Deep Learning con su empresa?
Tomar un curso online de Deep Learning con Codefinity te brinda flexibilidad para aprender a tu propio ritmo y conveniencia, acceso a contenido de vanguardia y el apoyo de una comunidad de expertos y compañeros que enriquecen tu experiencia de aprendizaje.
Consejos para completar con éxito un curso de Deep Learning
Mantén el compromiso, practica regularmente, interactúa con otros estudiantes, participa en foros y aplica lo aprendido en proyectos. Establece metas realistas y sigue el ritmo del cronograma del curso para maximizar tu aprendizaje.
¿Cuál es el costo de la formación en cursos de Deep Learning?
El costo de la formación depende del tipo de suscripción y su duración. Para obtener información precisa y detallada sobre precios, así como sobre descuentos disponibles, visita nuestra página de pagos.
¿Cuáles son las habilidades clave para destacar en Deep Learning?
Para destacar en Deep Learning, necesitas sólidos conocimientos matemáticos, dominio de la programación (especialmente en Python) y comprensión de los conceptos de aprendizaje automático. También son fundamentales el pensamiento analítico y las habilidades para resolver problemas.
¿Cómo impacta el Deep Learning en la industria tecnológica?
El Deep Learning impacta significativamente en la industria tecnológica al permitir el desarrollo de sistemas más complejos e inteligentes. Es clave en avances como el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y el procesamiento de imágenes, ampliando continuamente los límites de lo que las máquinas pueden lograr.
¿Cómo empezar a estudiar Deep Learning?
Comienza con cursos básicos que te introduzcan a los fundamentos de las redes neuronales y avanza progresivamente hacia temas más complejos. Participa en proyectos comunitarios y mantente al día con las últimas investigaciones y desarrollos.
¿Puedo aprender Deep Learning por mi cuenta?
Sí, con los numerosos recursos disponibles, puedes comenzar a aprender Deep Learning por tu cuenta. Sin embargo, los cursos estructurados como los que ofrece Codefinity pueden proporcionar un camino de aprendizaje más completo, orientación experta y apoyo de compañeros que puede ser difícil de replicar en el autoestudio.
Qué Dicen Nuestros Usuarios
Únete 1.5+ millones avanzando en habilidades de IA y datos en Codefinity
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1. | Introducción a las Redes Neuronales |  4 horas |  25 capítulos |
2. | Introducción al PLN | 5 horas | 29 capítulos |
3. | Introducción a TensorFlow | 3 horas | 18 capítulos |
4. | Introducción a las RNNs | 3 horas | 22 capítulos |
5. | Fundamentos de Visión por Computadora | 4 horas | 29 capítulos |
1. Introducción a las Redes Neuronales
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