> Módulo 1: ¿Por qué el Aprendizaje Profundo o Deep Learning?

¿Qué es la IA y el aprendizaje profundo?

La historia y el surgimiento del aprendizaje profundo

¿Por qué el aprendizaje profundo?

La motivación de la arquitectura profunda.

Aplicaciones

Futuro potencial y desafíos

 

> Módulo 2: Prepárate para el aprendizaje profundo

Conceptos básicos de álgebra lineal.

Aprendizaje profundo con GPU

Marcos de software de aprendizaje profundo

Configuración de aprendizaje profundo en AWS

 

> Módulo 3: Cómo comenzar con redes neuronales

Perceptrones multicapa

Cómo aprende una red

Modelos de aprendizaje profundo

Ejemplos prácticos

 

> Módulo 4: Aprendizaje profundo en visión artificial

Orígenes de las CNN

Redes neuronales convolucionales

Ajuste de CNN

Arquitecturas populares de CNN

 

> Módulo 5: PNL – Representación vectorial

PNL tradicional

Aprendizaje profundo PNL

Aplicaciones

 

> Módulo 6: Procesamiento avanzado de lenguaje natural

Aprendizaje profundo para texto

Redes neuronales recurrentes

Red de memoria a largo plazo

Aplicaciones

 

> Módulo 7: Multimodalidad

¿Qué es el aprendizaje multimodal?

Desafíos del aprendizaje multimodal

Subtítulos de imagen

Pregunta visual respondiendo

Autoconducción basada en múltiples fuentes

 

> Módulo 8: Aprendizaje de refuerzo profundo

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo (RL)?

Aprendizaje de refuerzo profundo

Implementando aprendizaje de refuerzo

 

> Módulo 9: Tendencias de aprendizaje profundo

Modelos recientes para el aprendizaje profundo

Nuevas aplicaciones