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Lo que necesitamos hacer para seguir avanzando en el aprendizaje profundo
Explora los avances en el aprendizaje profundo, incluyendo el aprendizaje por refuerzo, las redes generativas adversarias y las redes neuronales, con perspectivas sobre el futuro de la inteligencia artificial y su impacto en diversos campos.
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Resumen
Explora los avances en el aprendizaje profundo, incluyendo el aprendizaje por refuerzo, las redes generativas adversarias y las redes neuronales, con perspectivas sobre el futuro de la inteligencia artificial y su impacto en diversos campos.
Programa de estudio
- Introducción al Aprendizaje Profundo
- Redes Neuronales
- Aprendizaje por Refuerzo
- Redes Generativas Antagónicas (GANs)
- IA en Diversos Campos
- Implicaciones Éticas y Sociales
- Direcciones Futuras en IA y Aprendizaje Profundo
- Conclusión del Curso
Panorama del Aprendizaje Profundo
Contexto Histórico e Hitos
Fundamentos de Redes Neuronales
Arquitecturas Avanzadas (por ejemplo, CNN, RNN, Transformers)
Aplicaciones en Reconocimiento de Imágenes y Voz
Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
Algoritmos Clave (por ejemplo, Q-Learning, Redes Q Profundas)
Aplicaciones en el Mundo Real y Desafíos
Introducción a las GANs
Variantes y Mejoras (por ejemplo, DCGAN, StyleGAN)
Casos de Uso e Innovaciones
Salud y Diagnóstico Médico
Vehículos Autónomos
Finanzas y Comercio Algorítmico
Procesamiento del Lenguaje Natural
Sesgo y Equidad en IA
Preocupaciones sobre la Privacidad
Desplazamiento de Empleos e Impacto Económico
Tendencias Emergentes
Áreas Clave de Investigación
Colaboración en la Industria y Desafíos Abiertos
Resumen de Aprendizajes Clave
Discusión sobre el Futuro de la IA y el Aprendizaje Profundo
Asignaturas
Charlas de Conferencia