Deep Learning con Python

Objetivos: Resolver problemas relacionados con el análisis de imágenes, las series temporales, el procesado del lenguaje natural y el análisis sentimental.

Contenidos: Los contenidos del curso se han estructurado en cinco bloques:

Bloque 1: Fundamentos del Deep Learning.

1. Fundamentos del aprendizaje profundo.
2. Entrenamiento de la red neuronal I.
3. Entrenamiento de la red neuronal II.

Bloque 2: Redes multicapa densas.

4. API Keras redes neuronales densas.
5. Parámetros e hiper parámetros para redes multicapa densas.
6. Aplicaciones prácticas.

Bloque 3: Redes convolucionales.

7. API Keras redes convolucionales.
8. Análisis de imágenes I.
9. Análisis de imágenes II.
10. Redes pre-entrenadas.

Bloque 4: Redes recurrentes.

11. API Keras redes recurrentes.
12. Redes recurrentes para el análisis de series temporales.

Bloque 5: Procesamiento del lenguaje natural con redes neuronales.

13. Introducción al procesamiento del lenguaje natural.
14. Análisis sentimental mediante redes neuronales.