Introducción al aprendizaje profundo: redes neuronales, visión por computadora y PNL

El aprendizaje profundo es el motor detrás de los avances modernos de IA, que impulsa todo, desde asistentes inteligentes hasta sistemas complejos de visión por computadora. Este curso proporciona una base sólida y práctica en el aprendizaje profundo, lo que le permite comprender la mecánica de las redes neuronales y aplicarlas en diversas aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la generación de texto y el manejo de fuentes de datos combinadas. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura fundamental y los procesos de entrenamiento de redes neuronales artificiales. * Aplicar Redes Neurales Convolucionales (CNNs) para la clasificación de imágenes y tareas básicas de visión por computador. * Redes Recurrentes y Transformadoras para el procesamiento de datos secuenciales y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). * Analizar los principios detrás de los sistemas multimodales que combinan diferentes tipos de datos (como texto e imágenes). * Practicar técnicas básicas de ingeniería rápida esenciales para interactuar con modelos generativos modernos. * Configurar tuberías simples para implementar y monitorear modelos de aprendizaje profundo (MLOps básicos). El plan de estudios comienza con los bloques de construcción matemática y teórica de las redes neuronales antes de pasar a las aplicaciones prácticas en la visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural.Finalmente, exploramos conceptos introductorios en sistemas multimodales y multi-agente. Este curso está diseñado para principiantes absolutos interesados en IA y aprendizaje automático, sin necesidad de experiencia previa en aprendizaje profundo o conocimientos avanzados de matemáticas. Comience a construir su conocimiento fundamental en inteligencia artificial hoy.