Sumérgete en el Aprendizaje Profundo con Scala

Resumen

Adéntrate en el mundo del aprendizaje profundo con Scala, un lenguaje poderoso para el procesamiento de datos y aplicaciones de IA. Este curso ofrece una exploración profunda de los conceptos básicos del aprendizaje profundo, enfatizando la implementación práctica usando Scala.

Aprende sobre redes neuronales y técnicas de visión por computadora, y accede a una variedad de ejemplos prácticos para cimentar tu comprensión de estos conceptos.

Compara varias bibliotecas y herramientas disponibles en Scala para mejorar tus habilidades en el aprendizaje profundo. Ya sea que estés interesado en principios teóricos o aplicaciones prácticas, este curso brinda valiosas perspectivas adaptadas tanto para entusiastas principiantes de la IA como para desarrolladores experimentados.

Presentado por profesionales experimentados en YouTube, este evento es parte de una serie integral sobre Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas de Conferencia, convirtiéndolo en un recurso invaluable para cualquiera que busque avanzar en su carrera en IA y aprendizaje automático.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Profundo
Panorama de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
Evolución y significado del Aprendizaje Profundo
Papel de Scala en el Aprendizaje Profundo
• Fundamentos de las Redes Neuronales
Anatomía de una Red Neuronal
Funciones de Activación
Funciones de Pérdida y Algoritmos de Optimización
• Configuración del Entorno de Scala
Instalación y configuración de Scala
Visión general de las bibliotecas populares de Scala para Aprendizaje Profundo (Breeze, DeepLearning.scala, Spark MLlib)
• Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
Perceptrones Multicapa
Retropropagación y Descenso de Gradiente
Técnicas de Regularización
• Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Arquitectura y componentes de las CNNs
CNNs para Clasificación de Imágenes y Detección de Objetos
Implementación práctica de CNNs en Scala
• Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
Fundamentos de las RNNs y LSTM
Aplicaciones de las RNNs en Series Temporales y PLN
Construcción de modelos de RNN con Scala
• Evaluación de Modelos de Aprendizaje Profundo
Métricas para evaluar el rendimiento del modelo
Estrategias de Validación y Prueba
Ajuste de Hiperparámetros
• Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
Estudio de Caso: Implementación de una tarea de Visión por Computador con Scala
Ejemplo práctico: Construcción de un modelo de Análisis de Sentimientos
Comparación de Bibliotecas de Aprendizaje Profundo en Scala
• Temas Avanzados
Aprendizaje por Transferencia y Modelos Preentrenados
Redes Generativas Adversarias (GANs)
Consideraciones éticas en IA y Aprendizaje Profundo
• Proyecto de Fin de Curso
Desarrollar y presentar un proyecto de aprendizaje profundo utilizando Scala
Sesión de revisión por pares y retroalimentación
• Conclusión del Curso
Resumen de los conceptos clave
Rutas futuras de aprendizaje en Aprendizaje Profundo y Scala

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Asignaturas

Charlas de conferencia