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Temario del curso
Introducción al aprendizaje profundo
- ¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo se diferencia del aprendizaje automático tradicional?
- Aplicaciones del mundo real en visión por computadora, PLN y más allá.
- Vista general del ecosistema de aprendizaje profundo: TensorFlow 2.x, Keras, PyTorch.
- Configuración de un entorno de desarrollo acelerado por GPU.
La mecánica del aprendizaje profundo
- Neuronas artificiales, funciones de activación y capas de la red.
- Propagación hacia adelante y cálculo de predicciones.
- Funciones de pérdida para tareas de clasificación y regresión.
- Optimización por descenso de 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 agrupación y reducción de dimensionalidad.
- Arquitecturas de 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, inversión, zoom y recorte.
- Implementación de pipelines de aumento con las capas de preprocesamiento de Keras.
- Dropout, normalización por lotes y otras técnicas de regularización.
- Monitoreo del entrenamiento con métricas de validación y detención anticipada.
Aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados
- Comprensión del aprendizaje por transferencia y su fundamento.
- Carga de modelos preentrenados desde Keras Applications (ResNet, EfficientNet, MobileNet).
- Extracción de características: congelación de las capas base y entrenamiento de nuevos clasificadores.
- Ajuste fino: descongelación selectiva de capas para la adaptación al dominio.
- Alcanzar alta precisión con datos de entrenamiento limitados.
Redes recurrentes y modelización de secuencias
- Introducción a los datos secuenciales y las dependencias temporales.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) y el problema del gradiente desaparecido.
- Celdas LSTM y GRU para dependencias a largo plazo.
- Entrenamiento de un modelo de generación de texto a nivel de caracteres.
- Embeddings de palabras y la capa Embedding en Keras.
Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural
- Preprocesamiento de texto: tokenización, relleno y construcción del vocabulario.
- Construcción de un clasificador de texto con RNN y LSTMs.
- Conceptos de modelos secuencia-a-secuencia para la traducción automática.
- Mecanismos de atención y su papel en el PLN moderno.
- PLN práctico con las APIs 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 mediante 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 completo de generación de descripciones.
Siguientes pasos y recursos
- Implementación de modelos entrenados con TensorFlow Serving.
- Exploración de arquitecturas de transformadores y grandes modelos de lenguaje.
- Talleres avanzados de NVIDIA DLI y vías de certificación.
- Recursos comunitarios, conjuntos de datos e ideas de proyectos.
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python (funciones, bucles, diccionarios, matrices).
- Familiaridad con conceptos de programación como variables, condicionales y estructuras de datos.
- No se requiere experiencia previa en aprendizaje profundo ni en aprendizaje automático.
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software que transicionan hacia la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
- Analistas de datos y científicos de datos que buscan adquirir habilidades en aprendizaje profundo.
- Profesionales técnicos que desean comprender e implementar modelos de redes neuronales.
- Estudiantes e investigadores que inician su trayectoria 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
