Explora el aprendizaje profundo desde cero, desarrollando una solución de OCR para letras manuscritas. Aprende los fundamentos del aprendizaje automático y adquiere conocimientos sobre el mundo de la inteligencia artificial y las redes neuronales.
- Introducción al Aprendizaje Profundo
Panorama del aprendizaje profundo y sus aplicaciones
Breve historia y evolución de las redes neuronales
Relevancia e impacto en la IA moderna
- Fundamentos del Aprendizaje Automático
Conceptos básicos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Comprensión de conjuntos de datos y preprocesamiento de datos
Introducción a Python y bibliotecas esenciales (NumPy, pandas, matplotlib)
- Fundamentos de las Redes Neuronales
Estructura y función de neuronas y capas
Funciones de activación y su importancia
Propagación hacia adelante y hacia atrás
- Marcos de Trabajo de Aprendizaje Profundo
Resumen de los principales marcos: TensorFlow, PyTorch y Keras
Configuración del entorno para el aprendizaje profundo
- Construcción de Redes Neuronales
Diseño de una red neuronal simple para clasificación
Entrenamiento y evaluación de modelos de redes neuronales
Comprensión de funciones de pérdida y optimizadores
- Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Capas convolucionales y extracción de características
Capas de pooling y reducción de dimensionalidad
Implementación de un modelo básico de CNN
- Sistemas de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)
Panorama de la tecnología OCR y sus desafíos
Selección y preparación de conjuntos de datos para OCR
Diseño de una CNN para reconocimiento de letras manuscritas
- Temas Avanzados en Aprendizaje Profundo
Ajuste fino y aprendizaje de transferencia
Aprendizaje profundo para datos secuenciales: RNNs y LSTMs
Introducción a redes generativas adversarias (GANs)
- Implementación Práctica: Construcción de una Solución OCR
Guía paso a paso para construir una canalización OCR de extremo a extremo
Entrenamiento, prueba y despliegue del modelo OCR
Métricas de rendimiento y cómo mejorar la precisión
- Ética y Futuro de la IA
Comprensión de las implicaciones éticas de las tecnologías de IA
Tendencias futuras y áreas de investigación en aprendizaje profundo
Desarrollo y despliegue responsable de IA
- Proyecto Final
Propuesta y planificación del proyecto
Construcción y presentación de una aplicación OCR personalizada
Revisión por pares y retroalimentación
- Conclusión del Curso
Resumen y puntos clave
Discusión sobre posibles trayectorias profesionales en IA
Recursos para el aprendizaje y exploración adicionales
