Domina la Inteligencia Artificial y Data Science implementando proyectos reales que utilizan redes neuronales con Python
Description
DESCRIPCIÓN DEL CURSO
En este curso aprenderás a aplicar soluciones basadas en redes neuronales, entendiendo primero de forma intuitiva su funcionamiento y desarrollando proyectos muy llamativos con aplicación evidente en el mundo real.
Aquí lo que aprenderás en cada sección:
- Introducción al procesamiento de imágenes
- Los fundamentos del Deep Learning vienen en gran parte del procesamiento de señales, aquí miraremos lo que nos será de utilidad para entender sistemas de DL más complejos.
- Introducción al Machine Learning
- A partir de un proyecto de reconocimiento de lunares de piel, aprenderás como podemos modelar el concepto de aprendizaje.
- Después llevaremos este conocimiento más allá, implementarás tu primera red neuronal para reconocer caracteres escritos a mano
- La red neuronal convolucional para detectar tumores cerebrales
- Aprenderas sobre el tipo de red neuronal más utilizado en el mundo de la visión artificial, la Red Neuronal Convolucional para detectar tumores cerebrales en imágenes.
- También utilizaremos herramientas como TensorBoard para monitorear los entrenamientos y hablaremos de conceptos como Overfitting.
- Qué ven las Redes Neuronales Convolucionales? – ML interpretable
- Aquí entraremos a tratar el tema de interpretabilidad en sistemas de Machine Learning, con esto entenderemos las razones por las cuales un sistema tomó determinada decisión.
- Transfer Learning para la detección de Covid y neumonía
- Introduciremos un concepto muy poderoso llamado Transfer Learning y veremos cómo puede mejorar la efectividad cuando los datasets son pequeños con esta herramienta.
- Image Search para encontrar la evolución de un Pokemon (si, estás leyendo bien)
- Aprenderás a encontrar la evolución de un Pokemon de entre cientos de imágenes sin ningún tipo de información del contexto o etiquetas, sólo una imagen de entrada.
- Deep Clustering para detección de expresiones faciales
- Utilizaremos técnicas de Machine Learning no supervisado para encontrar patrones en imágenes
- Deep Reinforcement Learning para crear sistemas que juegan Atari automáticamente
- Hablaremos sobre un nuevo paradigma en Machine Learning basado en la interacción con el entorno, utilizaremos redes neuronales para implementar un agente que juegue Atari tomando decisiones de forma automática.
- La CNN 3D para detección de violencia en video
- Llevaremos la red neuronal convolucional a un nuevo nivel, para no solo procesar imágenes sino también video, reconociendo situaciones de peleas, robos…
- Aprenderemos sobre los TFrecords, técnicas de regularización y el fundamento estadístico de Machine Learning
- Detección de objetos para reconocer cartas en imágenes
- Abordaremos el tema de la detección de objetos, aprendiendo sobre la Faster-RCNN e implementando este sistema en un problema de detección de multiples cartas de juego en imágenes.
Who this course is for:
- Personas con conocimiento básico de python con deseo de entrar al mundo del Machine Learning/ Data Science/Inteligencia Artificial
