Curso en inglés: Deep Learning Specialization — ¡Inscríbete y domina IA avanzada con laboratorios prácticos!

Este curso combina teoría y práctica para que domines las técnicas más avanzadas de deep learning aplicado. A lo largo de la especialización trabajarás con redes neuronales, CNNs, RNNs, Transformers, modelos generativos como GANs y modelos de difusión, y métodos de aprendizaje por refuerzo —todo mediante laboratorios prácticos semanales que te guiarán paso a paso en la implementación, experimentación y resolución de problemas reales. Además, el curso explora despliegue, explicabilidad y consideraciones éticas en proyectos de IA.

También incluye ejemplos de uso de inteligencia artificial para la creación de guiones, visuales, audio y contenido de apoyo, integrando herramientas y demos multimodales. Si buscas un enfoque práctico que te permita no solo entender las arquitecturas sino también construir, entrenar y llevar modelos a producción, esta especialización está diseñada para ofrecer exactamente eso.

Al finalizar tendrás experiencia práctica en laboratorios que te permitirá diseñar, entrenar, optimizar y desplegar sistemas de IA modernos en contextos del mundo real, con una visión responsable sobre la explicabilidad y la equidad en los modelos.

Lo que aprenderás:

• Diseñar, entrenar y optimizar modelos avanzados de deep learning (CNNs, RNNs, Transformers, GANs y modelos de difusión) para aplicaciones reales.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo como Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN) y métodos de Policy Gradient.
• Desplegar modelos en producción con Flask, FastAPI, Docker y plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure).
• Interpretar y evaluar modelos de IA de forma responsable con técnicas de Explainable AI (SHAP, LIME y visualizaciones de atención).
• Analizar tendencias emergentes: sistemas multimodales, IA generativa y el camino hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 39
• Duración: 4h 31m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python
• Comprensión fundamental de Machine Learning
• Conceptos básicos de álgebra lineal y probabilidad
• Familiaridad con frameworks de Deep Learning (opcional pero útil)
• Herramientas y configuración del entorno

¿Para quién es este curso?

• Aspirantes a Data Scientists y Machine Learning Engineers
• Entusiastas e investigadores de IA
• Desarrolladores de software e ingenieros
• Estudiantes y profesionales en áreas STEM
• Emprendedores e innovadores

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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