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Temario del curso
Introducción al aprendizaje profundo
- ¿Qué es el aprendizaje profundo y en qué se diferencia del aprendizaje automático tradicional?
- Aplicaciones prácticas en visión por computadora, PLN y otros campos.
- Panorama general del ecosistema de aprendizaje profundo: TensorFlow 2.x, Keras, PyTorch.
- Configuración de un entorno de desarrollo acelerado por GPU.
Mecánica del aprendizaje profundo
- Neuronas artificiales, funciones de activación y capas de red.
- Propagación hacia adelante y cálculo de predicciones.
- Funciones de pérdida para tareas de clasificación y regresión.
- Optimización por descenso del 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 agrupamiento (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 y otras técnicas de regularización.
- Monitoreo del entrenamiento mediante métricas de validación y parada anticipada.
Aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados
- Comprensión del aprendizaje por transferencia y sus beneficios.
- Carga de modelos preentrenados desde Keras Applications (ResNet, EfficientNet, MobileNet).
- Extracción de características: congelación de capas base y entrenamiento de nuevos clasificadores.
- Ajuste fino: descongelación selectiva de capas para la adaptación de dominio.
- Alcanzar alta precisión con datos de entrenamiento limitados.
Redes recurrentes y modelación de secuencias
- Introducción a los datos secuenciales y dependencias temporales.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) y el problema del gradiente que se desvanece.
- Celdas LSTM y GRU para dependencias a largo alcance.
- Entrenamiento de un modelo de generación de texto a nivel de caracteres.
- Incrustaciones de palabras (word embeddings) y la capa Embedding en Keras.
Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
- Preprocesamiento de texto: tokenización, relleno (padding) y construcción de vocabulario.
- Construcción de un clasificador de texto con RNNs y LSTMs.
- Conceptos de modelos secuencia-a-secuencia para traducción automática.
- Mecanismos de atención y su papel en el PLN moderno.
- PLN práctico con las API 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 pipeline de descripción de extremo a extremo.
Siguientes pasos y recursos
- Despliegue de modelos entrenados con TensorFlow Serving.
- Exploración de arquitecturas de transformadores y grandes modelos lingüísticos.
- Talleres avanzados NVIDIA DLI y vías de certificación.
- Recursos comunitarios, conjuntos de datos e ideas de proyectos.
Requerimientos
- Competencia básica en programación con Python (funciones, bucles, diccionarios, matrices).
- Conocimiento de conceptos de programación como variables, condicionales y estructuras de datos.
- No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo o aprendizaje automático.
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software que transicionan hacia la IA 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 inician su camino 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
