Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales en R.
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📘 Descripción
Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales en R
Curso práctico de Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Aprendizaje profundo para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras.
Si está interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, más adelante podrás profundizar más en los antecedentes y la teoría, según lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y más valiosos resultados.
En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rápidamente modelos de Deep Learning potentes a través de la librería Keras de R.
### 🧠 Requisitos Previos
- Recomendable haber cursado:
📚 Contenidos del Curso
- Módulo 1: Introducción
- Instalación y entornos de trabajo (Anaconda, Jupyter, RStudio)
- Introducción a Keras
- Módulo 2: Fundamentos de Deep Learning
- Redes neuronales y su historia
- Desarrollo de modelos con Keras
- Módulo 3: Arquitectura de redes neuronales
- Funcionamiento de una neurona y perceptrón multicapa
- Simulaciones prácticas
- Módulo 4: Aplicación a datos tabulares
- Clasificación, regresión e imágenes con MLP
- Módulo 5: Series Temporales con RNN
- LSTM, GRU, ventanas temporales y conceptos avanzados
- Módulo 6: PLN con RNN y CNN
- Análisis de sentimiento, generación de texto, bidireccionalidad