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🎯 Objetivos del Curso
✅ Comprender los fundamentos de Deep Learning
✅ Construir modelos con TensorFlow y Keras
✅ Implementar MLP y CNNs para clasificación y predicción
✅ Aplicar técnicas avanzadas como Transfer Learning
✅ Desplegar modelos en entornos de producción
Horarios
Inicio de clases
Duración: 15 h
Miercoles y viernes, 17-Sep- O1-Oct
19:00 – 22:00
S/370.00
Deep Learning con TensorFlow y Keras
Temario
⏳ Duración total: 15 horas
📌 Modalidad: Teórico-práctico ( Clases en Vivo)
📌 Módulo 1: Introducción a Deep Learning y TensorFlow
🔹 ¿Qué es Deep Learning? Diferencias con Machine Learning
🔹 Arquitectura de una red neuronal artificial (ANN)
🔹 Instalación y configuración de TensorFlow y Keras
🔹 Uso de Google Colab para entrenamiento en la nube
🔹 Conceptos clave: Tensores, Propagación, Pérdida y Optimización
✏️ Ejercicio práctico: Crear una red neuronal simple para clasificación con Keras.
📌 Módulo 2: Construcción de Redes Neuronales con Keras
🔹 Anatomía de una red neuronal en Keras
🔹 Funciones de activación: ReLU, Sigmoid, Softmax
🔹 Optimización con Adam, SGD, RMSprop
🔹 Regularización: Dropout y Batch Normalization
🔹 Ajuste de hiperparámetros y evaluación de modelos
✏️ Ejercicio práctico: Implementar una MLP (Multilayer Perceptron) para predicción de datos tabulares.
📌 Módulo 3: Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
🔹 Introducción a Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
🔹 Capas fundamentales: Convolución, Pooling, Flatten, Fully Connected
🔹 Transfer Learning con modelos preentrenados (VGG16, ResNet)
🔹 Técnicas para mejorar la precisión: Data Augmentation y Regularización
✏️ Ejercicio práctico: Entrenar una CNN para clasificación de imágenes en el dataset CIFAR-10 o MNIST.
📌 Módulo 4: Implementación y Despliegue de Modelos
🔹 Guardado y carga de modelos entrenados
🔹 Implementación de APIs con Flask y FastAPI
🔹 Despliegue en la nube con Google Cloud, AWS o Heroku
🔹 Optimización de modelos para producción
✏️ Ejercicio práctico: Desplegar un modelo de clasificación de imágenes en una API web.