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Bootcamp de Deep Learning & Ingeniería IA

Impartido por:

Precio: 3,950€
enero 2024 | febrero 2024 | marzo 2024
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Inglés

Todo lo que necesitas saber de Deep Learning & IA

Un ingeniero de aprendizaje automático diseña, construye, produce, optimiza, opera y mantiene sistemas de aprendizaje automático. El curso se centra principalmente en el uso de ML para construir sistemas de Inteligencia Artificial.
Durante el curso aprenderás a utilizar las herramientas más solicitadas en el mercado laboral: -Python -Jupiter -Matplotlib -Pandas -Tensorflow -Tensorboard -Scikit-Learn Además aprenderás sobre Desarrollo de Inteligencia Artificial con BERT, GPT, modelos de difusión, campo de radiancia neuronal (NeRF), entre otros.

Salario medio

El rango salarial de un/a Desarrollador/a Inteligencia Artificial está entre 35.000€ y 55.000€ brutos al año. Una cantidad que puede variar segun tu experiencia y tu lugar de trabajo.

Ventajas de estar con Estudiantech

Formación verificada

No somos una granja de datos, te damos información contrastada y si lo necesitas, te asesoramos.

Acceso a becas y descuentos exclusivos

Programas especiales para ti. Solo por informarte con nosotros, recibirás un descuento especial para cambiar tu vida.

No son necesarios conocimientos previos para un buen aprovechamiento del curso

Ingeniero de Investigación en IA
Ingeniero de Desarrollo de Modelos de Machine Learning
Científico de Datos
Ingeniero de Visión por Computadora
Ingeniero de IA Empresarial
Consultor de IA
Desarrollador de Aplicaciones de Realidad Aumentada/Virtual

El centro dispone de diversos métodos de financiación. Consulta en el centro para más información

Temario: esto aprenderás

Te prepararán para trabajar para un sector con gran alta empleabilidad.

En el primer módulo reforzarás los conceptos básicos de Python y te presentarán 2 herramientas fundamentales de visualización y gestión de datos: Pandas y Matplotlib.
Al final de este módulo podrás cargar datos, explorarlos, limpiarlos y visualizarlos de formas interesantes.

Aprenderás algunos de los modelos de ML que todo ingeniero de aprendizaje profundo y científico de datos debería conocer con una combinación de teoría y práctica.

Durante este módulo, te presentarán las redes neuronales, el aprendizaje profundo y TensorFlow.

Aprenderás todopoderosos descenso de gradiente, propagación hacia atrás y métodos de optimización para el aprendizaje profundo. Obtendrás una comprensión sólida de TensorFlow y TensorBoard.

Sugerencias de proyectos: comenzarás a trabajar en una base de datos de dígitos escritos a mano MNIST.

En este módulo te presentarán las redes neuronales convolucionales y recurrentes, y varias técnicas de análisis visual (como detección, reconocimiento y segmentación de objetos) y de texto (análisis de sentimientos, clasificación de texto).

Sugerencias de proyectos: NLP (reconocimiento de spam, análisis de sentimientos, clasificación de texto), CV (detección de objetos, detección de fondo, recuento y seguimiento de objetos).

En este módulo, comenzarás a profundizar en conceptos más avanzados de ML, GAN (redes neuronales adversarias generales) y VAE (codificadores automáticos variacionales).

Es de suma importancia que seas capaz de implementar tus propias redes. En este módulo, te permitirán seguir algunos artículos seleccionados e implementar dichas redes desde cero.

Sugerencias de proyectos: coloración de imágenes, sintetizador de texto a imagen, reducción de ruido, generación de nuevas poses humanas.

En este módulo conocerás el avance más importante de los últimos 4 años en Deep Learning: Transformers. También entenderás por qué se desempeñan como lo hacen y cuáles son sus limitaciones. Trabajarás con Transfer Learning y Model Tuning para acelerar el desarrollo de modelos.

Implementaréis el famoso artículo “La atención es todo lo que necesitas” y algunos otros artículos seleccionados.

Sugerencias de proyectos: chat bot, detección de objetos con transformadores de visión.

¡Este es tu momento de brillar! Desarrolla tu propio proyecto único o sigue una de las tareas preparadas previamente.

Sugerencias de proyectos: seguimiento de video de objetos, sistema de texto a audio, extracción de profundidad/volumen de una imagen, chatbot de traducción.

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