Máster de especialista en Optimización de Redes Neuronales

Máster Especialista en Optimización de Redes Neuronales con Python y Keras.

Técnicas avanzadas para mejorar el aprendizaje, generalización y predicciones en redes neuronales con Python y Keras.

Instructor: PhD. Manuel Castillo-Cara

Requisitos previos: Este es un curso avanzado en el desarrollo y optimización de redes neuronales por lo que se recomienda tener conocimientos sobre Machine Learning y Deep Learning. Se recomienda realizar previamente uno de los siguientes cursos de Udemy:

• Deep Learning con Python y Keras. Redes Neuronales avanzado. Dominando el Aprendizaje Profundo con Keras en Python: Desarrollo y Evaluación de Modelos Neuronales de 0 a experto.

• Máster de especialista en Ciencia de Datos con Python. Aprenda a desarrollar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con Python. Data Science de básico a Experto

Descripción del Curso:

Bienvenido al curso de Máster Especialista en Optimización de Redes Neuronales con Python y Keras. En este curso, exploraremos desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas para construir, optimizar y mejorar modelos de redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras. Aprenderás a desarrollar modelos de Deep Learning eficientes y escalables, comprendiendo las mejores prácticas para mejorar el rendimiento y la generalización de tus redes neuronales.

Este curso tiene un enfoque práctico y progresivo, empezando con los fundamentos esenciales y avanzando hacia técnicas más sofisticadas para mejorar la capacidad de aprendizaje, la generalización y la precisión de los modelos.

Lo que aprenderás en este curso:

• Fundamentos de Deep Learning: Comprenderás los conceptos esenciales del aprendizaje profundo y configurarás entornos de trabajo como Jupyter Notebook y Google Colab.

• Construcción y evaluación de redes neuronales: Aprenderás a desarrollar tus primeras redes neuronales con Keras, evaluar su rendimiento e integrar modelos con Scikit-Learn para abordar problemas de clasificación y regresión.

• Optimización del aprendizaje: Descubrirás el impacto de capas ocultas, funciones de activación, tasa de aprendizaje y técnicas como Batch Normalization y Transfer Learning para mejorar el entrenamiento de tus modelos.

• Mejora de la generalización: Implementarás estrategias de regularización, Dropout, ruido gaussiano y técnicas como Early Stopping y Model Checkpoint para evitar el sobreajuste y garantizar un mejor rendimiento en nuevos datos.

• Mejora de predicciones con técnicas avanzadas: Aprenderás a combinar modelos mediante técnicas de ensembles, stacking, votaciones y tasa de aprendizaje cíclica para obtener predicciones más precisas y robustas.

¿Para quién es este curso?

Este curso está diseñado para personas con conocimientos previos en Machine Learning y programación en Python que desean profundizar en el mundo del Deep Learning con TensorFlow y Keras. Si estás listo para llevar tus habilidades al siguiente nivel y aplicar estas técnicas en proyectos innovadores, este curso es para ti.

Contenidos del Curso:

MÓDULO I. Fundamentos de Deep Learning.

• Conceptos básicos de Deep Learning.

• Jupyter Notebook como nuestro entorno de trabajo.

• Google Colab como nuestro entorno de trabajo.

• Curso rápido de Python y TensorFlow.

MÓDULO II. Fundamentos de Redes Neuronales.

• Desarrollar nuestra primera red neuronal con Keras.

• Evaluar el rendimiento de los modelos.

• Utilice modelos de Keras con Scikit-Learn para Machine Learning.

• Proyecto: Problema de clasificación multiclase.

• Proyecto: Problema de clasificación binaria.

• Proyecto: Problema de regresión.

MODULO III. Mejorar el aprendizaje  en redes neuronales.

• Impacto de las neuronas y capas ocultas.

• Impacto en el gradiente con batch size.

• Funciones de pérdida.

• Funciones de activación.

• Tasa de aprendizaje.

• Escalamiento de datos.

• Desvanecimiento del gradiente.

• Recorte del gradiente.

• Capa Batch Normalization.

• Transfer Learning

MÓDULO IV. Mejorar la generalización  en redes neuronales.

• Penalización pesos grandes en las neuronas.

• Regularización en fucnión de activación.

• Resticciones en los pesos.

• Regularización con Dropout.

• Ruido gausiano para mejorar la robustez del modelo.

• Early Stopping.

• Model check point.

MÓDULO V. Mejorar las predicciones en redes neuronales.

• Combinar modelos de múltiples ejecuciones.

• Confianza con conjunto de medias ponderadas.

• Conjuntos de remuestreo.

• Conjuntos de votos horizontales.

• Tasa de aprendizaje cíclico y conjunto de instantáneas.

• Combinar predicciones con Stacking.

• Modelos de redes neuronales con ensembles

MÓDULO VI. Mejorar el aprendizaje con Redes Neuronales Híbridas.

• Introducción a TINTOlib y a las Redes Neuronales Híbridas

• Modelos CNN sobre imágenes sintéticas

• Redes Neuronales Híbridas compuestas por CNN + MLP

• Vision Transformers (ViT) sobre imágenes sintéticas

• Redes Neuronales Híbridas compuestas por ViT + MLP

• Tipos de fusión o concatenación en Redes Neuronales Híbridas.

• Benchmark, buenas prácticas y líneas de futuro

Actividad virtual

• Sesiones de videoconferencias

• Análisis de casos

• Foros de discusión

• Trabajos parciales de los módulos

• Examen tipo test

• Lecturas comentadas y

• Búsquedas de información científica.

Procedimiento de la formación:

La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.

El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teoría.

Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso.

Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito 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 formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. Además todas las formaciones de Udemy disponen acceso automático al curso, sin limitación de tiempo, disponibilidad 24/7 (24 horas al día los 7 días de la semana), sin caducidad y con garantía de devolución.

Características del Curso:

Recuerda que esta formación incluye lecciones en vídeo fullHD con audio de estudio (compatible con TV, PC, Mac, tablet y smartphone), artículos didácticos, actividades, proyectos paso a paso, recursos descargables, links de interés, acceso de por vida, certificado de finalización, tutorización online, y una exclusiva comunidad de aprendizaje privada que nos ayudamos aportando nuestras experiencias en el foro de comunicación del curso.

¿A qué esperas?, este curso es ideal para ti, atrévete a convertirte en un experto. Adelante, nos vemos dentro de la formación.