Cursos de Aprendizaje Profundo
Elige un curso que se adapte a tus objetivos: desde los conceptos básicos hasta habilidades avanzadas en aprendizaje profundo.
4.4
Calificado según 88 reseñas.
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Habilidades adquiridas:
AI Transparency AwarenessAdversarial Training ConceptsAjuste de hiperparámetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Análisis de equidad y sesgoAnálisis de seriesAplicación de RNN en tareas de PLN (análisis de sentimientos)Aprendizaje automático con scikit-learnAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationCatastrophic Forgetting AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Codificación de característicasComprensión de RNN, LSTM y GRUCompression Trade-off ReasoningConceptos de privacidad de datosConciencia regulatoriaConstrucción de pipelinesContinual Learning TheoryCross-validation techniquesData Leakage PreventionDesarrollo y evaluación integral de modelosDescenso de gradienteDescomposición matricialDetección de valores atípicosDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Diseño de salidas estructuradasDistribuciones de probabilidadDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEnfoques de detección de objetosEntrenamiento y evaluación de modelosEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEscalado de característicasEstructuras de Datos en PythonEthical AI PrinciplesEvaluación de promptsExplainable AI FundamentalsFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFine-tuning Pre-trained ModelsFunciones y conjuntosFundamentos de PyTorchFundamentos de TensorFlowFundamentos de ingeniería de promptsFundamentos de ética en IAGAN FundamentalsGANs Geometric InterpretabilityIA generativa Implementación de redes recurrentes en PyTorchImputación de valores faltantesIn-Context Learning TheoryInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIngeniería de característicasIntegralesIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimits of LLM GeneralizationLimpieza de datosLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLímites y derivadasManejo de Lenguaje NaturalManifold IntuitionMarcos de IA responsableMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMean-CenteringMedidas estadísticasModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModelos de difusión Monitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMétricas de evaluación para IA generativaNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocesamiento de DatosPreprocesamiento de datosPreprocessing PipelinesPrincipios de transparenciaProcesamiento de Lenguaje NaturalProcesamiento de imágenes con OpenCVProcesamiento de series temporales y datos secuencialesPrompt-Based GeneralizationPrompts de cadena de pensamientoPrompts de pocos ejemplosPrompts de rol y contextoQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRedes NeuronalesRedes neuronalesRedes neuronales convolucionalesRefinamiento de promptsReglas de probabilidadRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Responsabilidad en IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheorySampling StrategiesScore MatchingSelección de característicasSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Subword Tokenization AlgorithmsTeorema de BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTokenization TheoryToma de decisiones éticasTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformaciones linealesTransformación de datosTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformers Understanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEs Variational Inference & ELBOVector Search TheoryVectores y matricesVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
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25 capítulos
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Nivel
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Tecnologías
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Introduction to Neural Networks with Python
4 horas 25 capítulosAvanzado
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Habilidades Adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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Introduction to NLP with Python
5 horas 29 capítulosAvanzado
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Habilidades Adquiridas: Natural Language Processing, Natural Language Handling
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Introduction to TensorFlow
2 horas 16 capítulosIntermedio
5 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
curso
Recurrent Neural Networks with Python
3 horas 22 capítulosIntermedio
2 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
curso
Mathematics for Data Science with Python
5 horas 51 capítulosPrincipiante
12 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
curso
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 hora 12 capítulosPrincipiante
2 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
curso
Prompt Engineering Basics
1 hora 9 capítulosPrincipiante
6 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation
curso
PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvanzado
4 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
curso
Computer Vision Essentials with Python
4 horas 29 capítulosIntermedio
2 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
curso
Loss Functions in Machine Learning
2 horas 15 capítulosIntermedio
1 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
curso
AI Ethics 101
1 hora 12 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
curso
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 horas 16 capítulosIntermedio
3 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques
Ventajas de Codefinity
Aprendizaje asistido por IA
¡Abraza la fascinación de las habilidades tecnológicas! Nuestro asistente de IA proporciona retroalimentación en tiempo real, pistas personalizadas y explicaciones de errores, empoderándote para aprender con confianza.
Espacios de trabajo
Con Espacios de trabajo, puedes crear y compartir proyectos directamente en nuestra plataforma. Hemos preparado plantillas para tu conveniencia
Rutas de aprendizaje
Toma el control de tu desarrollo profesional y comienza tu camino hacia el dominio de las últimas tecnologías
Proyectos del mundo real
Los proyectos del mundo real elevan tu portafolio, mostrando habilidades prácticas para impresionar a posibles empleadores
Por qué Codefinity se destaca
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Codefinity
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Oportunidades de carreraConoce las profesiones más populares, los salarios promedio y las empresas que buscan activamente especialistas en este campo.
Científico de Datos
Ingeniero de Aprendizaje Automático
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Ingeniero de Aprendizaje Profundo
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(Promedio en EE.UU.)
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*Fuente: Glassdoor
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Cursos de Aprendizaje Profundo: Información clave y preguntas
Introducción al Deep Learning
El Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático centrada en redes neuronales con múltiples capas, lo que permite a los modelos aprender a partir de grandes volúmenes de datos. Los cursos de Deep Learning suelen introducir conceptos como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los modelos generativos. Los estudiantes aprenden a trabajar con frameworks como TensorFlow y PyTorch, y abordan tareas relacionadas con la síntesis de imágenes, la generación de texto y la toma de decisiones basada en datos. Estos cursos son valiosos para quienes desean desarrollar experiencia en tecnologías impulsadas por IA.
Beneficios de nuestros cursos de Deep Learning
Nuestros cursos de Deep Learning ofrecen una formación integral y práctica en las técnicas y herramientas más recientes utilizadas en la industria. Obtendrás experiencia práctica con conjuntos de datos reales, mejorando tus habilidades técnicas y de resolución de problemas para prepararte para carreras avanzadas en tecnología.
Oportunidades profesionales tras completar los cursos de Deep Learning
Los egresados de nuestros cursos de Deep Learning pueden desempeñarse como Científicos de Datos, Ingenieros de Aprendizaje Automático, Investigadores en IA o Especialistas en Deep Learning en sectores que van desde la salud hasta vehículos autónomos.
Opciones de Deep Learning
Los principiantes interesados en Deep Learning deben comenzar con "Introducción a las Redes Neuronales" para comprender los conceptos y aplicaciones fundamentales antes de avanzar a estudios más complejos.
Información sobre el certificado
Al completar cualquier curso de Deep Learning en Codefinity, recibirás un Certificado de Finalización, que mejora tu currículum y es reconocido por líderes de la industria como prueba de tus habilidades y compromiso con el aprendizaje.
¿Qué es el Deep Learning y por qué es importante?
El Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con tres o más capas. Es importante porque permite la automatización de análisis predictivos, siendo una tecnología clave en la IA que impulsa innovaciones como vehículos autónomos, sistemas de reconocimiento facial y más.
¿Cuáles son los beneficios de inscribirse en nuestros cursos de Deep Learning?
Inscribirte en nuestros cursos de Deep Learning te permite aprender de expertos de la industria, adquirir experiencia práctica con herramientas de vanguardia y acceder a un plan de estudios actualizado con los últimos avances tecnológicos. Estos cursos están diseñados para proporcionar una comprensión profunda y habilidades prácticas necesarias para abordar problemas complejos utilizando Deep Learning.
¿Qué oportunidades profesionales puedo explorar tras completar un curso de Deep Learning?
Tras completar un curso de Deep Learning, puedes explorar diversas trayectorias profesionales de alta demanda en el sector tecnológico, incluyendo puestos como Investigador en IA, Ingeniero de Sistemas Autónomos, Analista de Deep Learning o roles enfocados en aplicaciones de IA en salud y servicios financieros.
¿Qué curso de Deep Learning es más adecuado para principiantes?
Para principiantes, "Introducción a las Redes Neuronales" ofrece una excelente introducción a los conceptos de redes neuronales profundas de manera visualmente atractiva. Es un inicio ideal para quienes se inician en el campo.
¿Cómo elegir el curso de Deep Learning adecuado?
Para elegir el curso de Deep Learning adecuado, evalúa tu nivel actual de conocimientos y tus objetivos de aprendizaje. Si te interesan los fundamentos técnicos y las aplicaciones prácticas de las redes neuronales, nuestro curso "Introducción a las Redes Neuronales", de nivel intermedio, es excelente. Para quienes desean profundizar en frameworks avanzados de aprendizaje automático, "Introducción a TensorFlow" y "PyTorch Essentials" ofrecen una exploración compleja y detallada adecuada para aprendices avanzados.
¿Por qué debería considerar tomar un curso online de Deep Learning con su empresa?
Tomar un curso online de Deep Learning con Codefinity te brinda flexibilidad para aprender a tu propio ritmo y conveniencia, acceso a contenido de vanguardia y el apoyo de una comunidad de expertos y compañeros que enriquecen tu experiencia de aprendizaje.
Consejos para completar con éxito un curso de Deep Learning
Mantén el compromiso, practica regularmente, interactúa con otros estudiantes, participa en foros y aplica lo aprendido en proyectos. Establece metas realistas y sigue el ritmo del cronograma del curso para maximizar tu aprendizaje.
¿Cuál es el costo de la formación en cursos de Deep Learning?
El costo de la formación depende del tipo de suscripción y su duración. Para obtener información precisa y detallada sobre precios, así como sobre descuentos disponibles, visita nuestra página de pagos.
¿Cuáles son las habilidades clave para destacar en Deep Learning?
Para destacar en Deep Learning, necesitas sólidos conocimientos matemáticos, dominio de la programación (especialmente en Python) y comprensión de los conceptos de aprendizaje automático. También son fundamentales el pensamiento analítico y las habilidades para resolver problemas.
¿Cómo impacta el Deep Learning en la industria tecnológica?
El Deep Learning impacta significativamente en la industria tecnológica al permitir el desarrollo de sistemas más complejos e inteligentes. Es clave en avances como el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y el procesamiento de imágenes, ampliando continuamente los límites de lo que las máquinas pueden lograr.
¿Cómo empezar a estudiar Deep Learning?
Comienza con cursos básicos que te introduzcan a los fundamentos de las redes neuronales y avanza progresivamente hacia temas más complejos. Participa en proyectos comunitarios y mantente al día con las últimas investigaciones y desarrollos.
¿Puedo aprender Deep Learning por mi cuenta?
Sí, con los numerosos recursos disponibles, puedes comenzar a aprender Deep Learning por tu cuenta. Sin embargo, los cursos estructurados como los que ofrece Codefinity pueden proporcionar un camino de aprendizaje más completo, orientación experta y apoyo de compañeros que puede ser difícil de replicar en el autoestudio.
Qué Dicen Nuestros Usuarios
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1. | Introducción a las Redes Neuronales con Python |  4 horas |  25 capítulos |
2. | Introducción al NLP con Python | 5 horas | 29 capítulos |
3. | Introducción a TensorFlow | 2 horas | 16 capítulos |
4. | Redes Neuronales Recurrentes con Python | 3 horas | 22 capítulos |
5. | Matemáticas para Ciencia de Datos | 5 horas | 51 capítulos |
1. Introducción a las Redes Neuronales con Python
Horas
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