Este curso de Deep Learning 360 Nivel 2: Recomendador de productos y despliegue del modelo aprenderás a desarrollar arquitecturas de redes neuronales más complejas, crear y trabajar con embeddings, así como también a resolver problemas del tipo secuenciales, como un recomendador de productos. Curso end-to-end, desde el problema hasta su solución con despliegue en una API.
Tendrás acceso a Atenea nuestra IA que te guiará en tu aprendizaje en todo momento y también contarás con soporte de nuestros instructores, a través de nuestra comunidad.
#Redes Neuronales #Python #Deep Learning #Data Science
"¿Qué hacer una vez que se crea el modelo?" Hacerlo accesible en una API!
Al finalizar habrás aprendido:
✔ Arquitecturas con embeddings y datos mixtos
✔ Uso de la API funcional de Keras
✔ Operaciones con las capas de la red neuronal.
✔ Operaciones con vectores y matrices en numpy
✔ Introducción a modelos secuenciales.
✔ Caso práctico: Arquitectura de recomendación de productos
✔ Despliegue de un modelo Keras en una API en Flask.
✔ Conceptos pilares de bajo nivel usados en visión por computadora y NLP (representación y manejo de información matricialmente)
Al completar el curso tendrás un certificado de finalización para publicar en Linkedin. Además con Atenea podrás validar lo que aprendiste, haciendo evaluaciones a medida que avances con las lecciones. Tendrás soporte de nuestros instructores en todo momento a través de nuestra comunidad en Discord.
Comprende qué son y cómo se utilizan los embeddings usando Keras.
Comprende cómo trabajar con arquitecturas mixtas.
Aprende cómo hacer para que usuarios fácilmente puedan utilizarlo
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