Deep Learning para visin por computador con R y Keras.

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Deep Learning para visin por computador con R y Keras. Aprendizaje profundo para visin por computador. Aprende a disear modelos basados en redes neuronales convolucionales. Instructores: Ph D. Manuel Castillo. Contenido Actualizado: Febrero 2023Calificacin: Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuacin de: Deep Learning para datos tabulares con R y Keras: Deep Learning para Tidy Data con R y Keras. Aprendizaje profundo con R para Tidy Data. Aprende a desarrollar modelos basados en redes neuronales de bsico a experto Descripcin del Curso: Bienvenido al curso de Deep Learning para visin por computador con R y Keras. En este curso trataremos la librera Keras de Python para Deep Learning y cmo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para imgenes. En este curso, descubriremos las tcnicas, cdigo y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Machine Learning. Si est interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, ms adelante podrs profundizar ms en los antecedentes y la teora, segn lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y ms valiosos resultados. En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rpidamente modelos de Deep Learning potentes a travs de la librera Keras de R. La librera Keras envuelve la complejidad de la computacin numrica de Theano y Tensor Flow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Adems, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnologa asombrosa a nuestros propios proyectos. El curso est dirigido a personas que tengan conocimientos de Machine Learning, conocimientos intermedios del lenguaje de programacin y que quieran adentrarse a este apasionante mundo de dentro del campo de Deep Learning y redes neuronales. Contenidos del Curso: MDULO I. Introduccin – Teora / Pactica. Anaconda como nuestro gestor de trabajo. Jupyter Notebook o RStudio como nuestro entorno de Deep Learning. Curso rpido de R. Introduccin a la libreras Keras MDULO II. Fundamentos de Deep Learning – Teora / Pactica. Qu son las redes neuronales?Historia de las redes neuronales. Curso intensivo en perceptrones multicapa. Desarrolle su primera red neuronal con Keras. Utilice modelos de Keras para Machine Learning general. MDULO III. Fundamentos de Redes Neuronales – Teora Neurona como unidad fundamental. Como trabaja una neuronal. Perceptrn multicapa. Cmo opera el perceptrn multicapa. Simulacin de una arquitectura de red neuronal. MDULO IV. Fundamentos de Redes Neuronales – Prctica Nuestra primera red neuronal. Desarrollar la primera red neuronal para Tidy Data. Desarrollo del percertrn multicapa para Tidy Data. MLP para problemas de regresin MLP para problema de imgenes. MDULO V. Redes Neuronales Convolucionales – Teora Fundamentos de las CNNs Operacin convolucin y Pooling Capas totalmente conectadas Backpropagation y Gadiente descendiente Coste, sesgo y activacin. Capas totalmente conectadas Padding y Stride. MDULO VI. Redes Neuronales Convolucionales – Prctica Curso intensivo en redes neuronales convolucionales. Representacin de datos en CNNOperacin convolucin Operaciones Padding y stride Proyectos con CNN con un canal (Blanco y negro)Proyectos con CNN con tres canales (color)MDULO VII. Desarrollo avanzado de Redes Neuronales Convolucionales – Prctica Optimizar el rendimiento del modelo con Data Augmentation. Transfer Learning Finetunning MDULO VIII. Proyectos en Deep Learning para visin por computador – Prctica Reconocimiento de flores. Reconocimiento de dgitos manuscritos. Reconocimiento de objetos en fotografas. Clasificacin de opiniones en revisin de pelculas (sentiment analysis). Clasificacin de Perros Vs. Gatos. Clasitificacin por tipo de ropa Actividad virtual Sesiones de videoconferencias Anlisis de casos Foros de discusin Trabajos parciales de los mdulos Examen tipo test Lecturas comentadas y Bsquedas de informacin cientfica. Procedimiento de la formacin: La formacin te permitir convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formacin principalmente prctica. A travs de variadas actividades y proyectos completos podrs adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Adems conocers en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realizacin de este curso no vas a necesitar el equipo informtico ms potente del mercado, ya que el software empleado durante formacin online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac. El aprendizaje ser un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teora. Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al mximo la formacin. Pero tambin puedes decidir ver este curso como una gua de referencia. Las clases estn claramente organizadas en secciones lgicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten ms importantes segn tus necesidades formativas. A excepcin de las lecciones PRO, la mayora de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada leccin sin tener que ver las lecciones anteriores del curso. Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este mbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formacin se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso est orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer mltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. Adems todas las formaciones de Udemy disponen acceso automtico al curso, sin limitacin de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al da los 7 das de la semana), sin caducidad y con garanta de devolucin. Caractersticas del Curso: Recuerda que esta formacin incluye lecciones en vdeo full HD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artculos didcticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de inters, acceso de por vida, certificado de finalizacin, tutorizacin online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicacin del curso. A qu esperas?, este curso es ideal para ti, atrvete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formacin