Creado por Kirill Eremenko y Hadelin de Ponteves
Traducido al español por Juan Gabriel Gomila Salas
Última actualización: Enero de 2025
En este repositorio encontrarás tres carpetas esenciales para sacar el máximo provecho del curso:
- Additional Materials: Transparencias y slides de las clases teóricas.
- Original: Archivos de Python (.py) originales usados en las grabaciones del curso.
- Update: Versiones actualizadas de los scripts en Python y Jupyter Notebook.
Además, si prefieres trabajar directamente online, puedes acceder al código actualizado en Google Colab.
Aquí te presentamos 5 razones clave por las que este curso es único y te ayudará a dominar el Deep Learning:
El Deep Learning es un campo extenso y complejo, por lo que hemos diseñado una estructura que te guía paso a paso. Dividimos el curso en dos grandes volúmenes: Deep Learning supervisado y Deep Learning no supervisado, cubriendo tres algoritmos claves en cada uno. ¡Así tendrás una comprensión global y profunda del tema! 📘🔍
¿Algún curso te ha saturado con fórmulas y teorías sin explicar el "por qué"? Aquí, te ayudamos a entender la intuición detrás de cada algoritmo. Aprenderás no solo a codificar, sino a comprender de forma instintiva lo que estás haciendo. ¡La teoría y la práctica van de la mano! 💡💻
Nada de ejemplos aburridos o conjuntos de datos obsoletos. Trabajarás en desafíos reales como:
- Redes Neuronales para predicción de pérdida de clientes (Customer Churn)
- Redes neuronales convolucionales para clasificación de imágenes
- Redes neuronales recurrentes para predicción de precios de acciones
- ¡Y mucho más! Cada proyecto está diseñado para que puedas aplicar lo aprendido a problemas empresariales reales.
Empezaremos desde un script en blanco para que construyas el código línea por línea. Verás cómo se ensamblan las piezas y tendrás acceso a los códigos desde GitHub y Google Drive. Además, aprenderás a adaptar los algoritmos a tus propios proyectos y conjuntos de datos. ¡Estarás listo para aplicar lo aprendido en tu trabajo! 🔧⚙️
En este curso no estarás solo. Si tienes alguna duda, nuestro equipo de expertos está disponible para ayudarte en un máximo de 48 horas. ¡Tu éxito es nuestra prioridad! 🚀
Aprenderás a usar TensorFlow y PyTorch, las dos principales librerías de Deep Learning. Además, exploraremos otras herramientas como Keras, Scikit-learn, Numpy, Matplotlib, y Pandas para manipular datos y crear modelos potentes y precisos. ¡Todo esto a través de Python! 🐍📊
Este curso es perfecto para:
- Principiantes: Si estás comenzando en el Deep Learning, aprenderás de manera estructurada sin ahogarte en complejidades matemáticas.
- Expertos: Si ya tienes experiencia, te desafiarás con técnicas avanzadas y aprenderás aplicaciones prácticas que quizás no hayas visto antes.
Dominar el Deep Learning no es solo entender la teoría, sino aplicarlo a problemas reales. Aquí tienes algunos de los casos prácticos que resolverás durante el curso:
- Predicción de pérdida de clientes (Customer Churn): Ayudarás a un banco a predecir si los clientes se irán o se quedarán.
- Reconocimiento de imágenes: Construirás un modelo para identificar gatos y perros en imágenes (¡o lo que se te ocurra!).
- Predicción de precios de acciones: Crearás un modelo para predecir los precios de las acciones de Google.
- Detección de fraude: Aplicarás Deep Learning para detectar fraudes en solicitudes de tarjetas de crédito.
- Sistemas de recomendación: Desarrollarás un sistema como el de Netflix para recomendar películas basadas en las preferencias de los usuarios.
¡Conviértete en un experto en Deep Learning! 💥 Domina las técnicas más avanzadas y aplica lo aprendido a problemas del mundo real. ¡Únete al curso Deep Learning de A a la Z: Redes Neuronales al Completo y lleva tus habilidades al siguiente nivel! 🚀
Juan Gabriel, Kirill y Hadelin te esperan. 👨🏫👨💻