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Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de los conceptos Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL)
- Futuras evoluciones de la industria con ML y DL
Estrategia de Negocio con Deep Learning
- Definición de problemas empresariales
- Toma de decisiones basada en datos
- Pensamiento analítico y mentalidad
- Business Modelado de estrategias
- Casos prácticos y ejemplos
Deep Learning Software y herramientas
- Fundamentos de Python y Pandas
- Herramientas de código abierto DL (TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.)
- Casos de uso y ejemplos
Aprendizaje profundo con Neural Networks
- Aprendizaje de redes neuronales (retropropagación)
- Red Neuronal Convolucional (CNN)
- Red Neuronal Recurrente (RNN)
- Ejemplos de modelado de DL
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Business Analistas
- Científicos de datos
- Desarrolladores
14 horas