Máster especialista en Optimización de Redes Neuronales con Python y Keras

📘 Descripción

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.

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.

🧠 Requisitos Previos

• Recomendado haber cursado uno de estos dos cursos:
  • Máster en Ciencia de Datos con Python
  • Deep Learning con Python y Keras

🎯 ¿Qué aprenderás?

• Construcción y evaluación de modelos con Keras
• Optimización del aprendizaje y funciones clave
• Técnicas para mejorar la generalización (Dropout, Early Stopping…)
• Combinación de modelos con ensembles, stacking y votación
• Transfer Learning y aprendizaje robusto

📚 Contenidos del Curso

• MÓDULO I. Fundamentos
  • Introducción al Deep Learning
  • Entorno: Jupyter Notebook y Google Colab
  • Curso rápido de Python y TensorFlow
• MÓDULO II. Redes Neuronales
  • Primeros modelos con Keras
  • Evaluación de rendimiento
  • Modelos para clasificación y regresión
  • Proyectos prácticos
• MÓDULO III. Optimización del aprendizaje
  • Capas, activaciones, funciones de pérdida
  • Batch size, escalamiento y tasa de aprendizaje
  • Regularización: Dropout, ruido gaussiano
  • Batch Normalization y Transfer Learning
• MÓDULO IV. Generalización del modelo
  • Early Stopping y Model Checkpoint
  • Penalización de pesos y restricciones
  • Regularización en activación
• MÓDULO V. Técnicas avanzadas
  • Ensembles y votaciones ponderadas
  • Stacking y remuestreo
  • Tasa de aprendizaje cíclica
  • Conjuntos de instantáneas