Objetivo
El objetivo general del curso es proporcionar a los participantes una comprensión sólida de los conceptos clave y las técnicas fundamentales de aprendizaje automático y redes neuronales profundas.
A lo largo de 100 horas, los estudiantes aprenderán desde los principios básicos de la regresión y clasificación supervisada, hasta enfoques avanzados como redes neuronales convolucionales, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje no supervisado.
Contenidos
1.- Introducción al Machine Learning.
2.- Algoritmos de regresión, clasificación, no supervisados.
3.- Introducción al Deep Learning.
4.- Redes neuronales profundas y redes neuronales convolucionales.
5.- WordVectores y Embeddings.
6.- Redes neuronales recurrentes.
7.- GANs, Transformers.
8.- IA aplicada: consumo de modelos de Inteligencia Artificial.
Participantes
25
Duración
100h
Lugar
Campus de Cáceres
Horario
Tarde
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