Curso de Deep Learning 360 Nivel 2

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

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20
Lecciones
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Horas
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8
Ejercicios
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Alumnos
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XP
Python
keras
numpy
GoogleColab
sci kit
plotly
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Este curso es exclusivo de nuestros planes de membresías.

Descripción

"¿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)

Curso de Deep Learning 360 Nivel 2

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.

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Acerca del curso

Todo lo que necesitas saber antes de comenzar.

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Laboratorio 1: Arquitecturas de Deep Learning con Embeddings

Comprende qué son y cómo se utilizan los embeddings usando Keras.

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Laboratorio 2: Arquitecturas de Deep Learning mixtas

Comprende cómo trabajar con arquitecturas mixtas.

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Laboratorio 3: Arquitectura de recomendación

Crea tu propio modelo de recomendaciones.

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Laboratorio 4: Disponibilizando el recomendador de items

Aprende cómo hacer para que usuarios fácilmente puedan utilizarlo

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Cierre

Te adelantamos qué y cómo seguir aprendiendo Ciencia de Datos

Preguntas frecuentes

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¿El curso es para mi? 🤔

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¿R ó Python? 🤔

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¿Cuál es la relación con “Deep Learning 360 Nivel 1”?

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¿Qué librerías de Python voy a ver? 🧰

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¿Cómo es la modalidad?

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¿Incluye soporte? 🆘

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¿Cuánto tiempo tendré acceso al curso?

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¿Cuánto dura el curso? ⏰

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¿Qué me puedo descargar? 🎁

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¿Hay memes?

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Todavía tengo dudas si el curso es para mi” 😰

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Testimonios

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Instructor del Curso

Pablo Casas
quien enseña en Edvai

Pablo Casas

Creador de la Escuela de Datos Vivos. Ingeniero en Sistemas UTN. Se dedica al mundo de datos desde 2007 y es Data Scientist hace más de 10 años; 1er Data Scientist en Auth0 en su etapa startup. Dictó clases en UTN y UBA. Divulgador y referente de IA en Argentina, dicta charlas en instituciones educativas y sector privado de más de 8 países.Participó en TEDxUTN. Escribió un libro gratuito en español (“Libro vivo de Ciencia de Datos” y en inglés, premiado por RStudio). Creador de librerías opensource en Python y R.
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