Quién es un desarrollador de redes neuronales?
Un desarrollador de redes neuronales diseña y programa sistemas de hardware y software que operan bajo el principio del cerebro humano (redes neuronales).
Introducción a los Cursos de Redes Neuronales
Un desarrollador de redes neuronales es un programador que crea software para modelos matemáticos que trabajan basados en el principio del sistema nervioso de un organismo vivo.
Una red neuronal es un programa de computadora construido sobre el modelo de la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Sus neuronas artificiales constituyentes son pequeñas funciones matemáticas que realizan acciones computacionales: reciben, procesan y comparan información, y la transmiten. Una red neuronal no se programa en el sentido usual de la palabra de una vez por todas: aprende mediante la carga y el procesamiento constante de grandes conjuntos de datos. Para este propósito, se utilizan algoritmos especiales, creados por el desarrollador de la red neuronal. Como resultado, una red neuronal artificial puede comparar datos, encontrar patrones y, en base a ellos, elaborar sus propias conclusiones, clasificar información, predecir eventos, reconocer imágenes y lenguaje.
La tarea de un desarrollador de redes neuronales es crear un programa capaz de aprender y enseñarle a aprender. Ejemplos del resultado del trabajo de los desarrolladores de redes neuronales después de tomar cursos de redes neuronales incluyen chatbots, asistentes de voz, generadores de texto, aplicaciones móviles capaces de reconocer caras en fotos o emociones en videos, sistemas de navegación para vehículos no tripulados, sistemas para detectar fallas durante mantenimientos, etc.
Caminos de Carrera y Rutas de Aprendizaje
Dado que, en gran medida, la creación de redes neuronales es una de las especializaciones individuales de un especialista en Ciencia de Datos, los conocimientos centrales de un desarrollador de redes neuronales son la ciencia de Big Data (modelado de datos, evaluación de calidad de algoritmos y modelos de predicción). También se incluyen en el grupo de conocimientos:
La arquitectura de Redes Neuronales.
Programación en Python (las redes neuronales también se escriben en otros lenguajes - R, Java, C# (Sharp), C++, Go, Swift, pero en Python con mayor frecuencia).
Marcos de trabajo de aprendizaje automático como PyTorch y TensorFlow.
Bibliotecas de Python para Ciencia de Datos - Numpy, Matplotlib, Sklearn.
Trabajo con bases de datos y SQL.
Trabajo en Linux.
Tecnologías de interfaz de usuario.
Se pueden encontrar muchas conferencias sobre redes neuronales en YouTube. A menudo, después del video, los entusiastas del aprendizaje automático hacen un desglose detallado del material. Hay aplicaciones tutoriales en Internet (como curso de redes neuronales artificiales) con arquitecturas listas que muestran claramente lo que sucede dentro de una red neuronal y proporcionan instrucciones sobre cómo incorporarla a un proyecto específico.
Beneficios y Características del Curso
Echemos un vistazo a las principales ventajas del curso de redes neuronales y aprendizaje profundo:
Corto y conciso: damos información de manera concisa, imagina, ¡puedes aprender algo nuevo durante un viaje en metro!
Instrucciones detalladas: cada lección tiene instrucciones paso a paso con capturas de pantalla, listas y listas de verificación para ayudarte a dominar el material.
Profesores profesionales: nuestros profesores son profesionales que trabajan todos los días con los constructores y herramientas de las que hablan en las lecciones, por lo que siempre tendrás la oportunidad de hacerle una pregunta a un experto en chats especiales o webinars si algo no está claro.
Estas son solo algunas de nuestras ventajas.
Proceso de Inscripción
Puedes enviarnos un correo electrónico e inscribirte en nuestras lecciones en línea ahora mismo. Puedes tomar un curso de redes neuronales profundas en una de las plataformas educativas. Estos cursos están diseñados para personas sin un trasfondo en particular, por lo que son adecuados para la mayoría de las personas. Los entrenamientos en línea generalmente están enfocados en la práctica, lo que te permite construir rápidamente tu portafolio y obtener un trabajo inmediatamente después del entrenamiento.
Udemy
Paid Course
1 day 17 hours 17 minutes
On-Demand
