Curso en inglés: Domina Deep Learning y las arquitecturas clave — ¡Inscríbete ahora!

Bienvenido a «Deep Learning All Models Explained for Beginners». Este curso te ofrece una guía clara y accesible para entender las arquitecturas más potentes de la inteligencia artificial moderna. Con un enfoque práctico y paso a paso, aprenderás desde la estructura de las redes neuronales básicas hasta modelos avanzados como Transformers y GPT, pasando por CNN, RNN, LSTM, GANs, RCNN y YOLO.

El contenido está pensado para estudiantes y desarrolladores que desean entender cómo funcionan los modelos detrás de clasificación de imágenes, detección de objetos, generación de imágenes realistas, reconocimiento facial y modelos de lenguaje a gran escala. La metodología es amigable para principiantes, pero también profundiza en conceptos clave de optimización, regularización y técnicas prácticas que te permitirán aplicar lo aprendido en proyectos reales.

Índice

Lo que aprenderás:
Contenido del curso:
Requisitos:
¿Para quién es este curso?
¿Qué esperas para comenzar?

Lo que aprenderás:

Comprender la estructura y funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Deep Neural Networks (DNN).
Dominar Convolutional Neural Networks (CNN) para clasificación y procesamiento de imágenes.
Entender RNN, LSTM y GRU para datos secuenciales y problemas de series temporales o texto.
Aprender la arquitectura y funcionamiento de Generative Adversarial Networks (GAN) y sus variantes.
Conocer el mecanismo de atención y cómo los Transformers revolucionaron el NLP.
Entender cómo funcionan los modelos GPT: tokenización, embeddings y generación de texto.
Aprender conceptos y técnicas de detección de objetos con RCNN y YOLO para aplicaciones en tiempo real.
Construir un pipeline básico de reconocimiento facial y entender embeddings y medidas de similitud.
Aplicar técnicas de optimización: descenso de gradiente, regularización, dropout y normalización.
Adquirir visión práctica sobre cómo seleccionar y combinar arquitecturas según la tarea.