Deep Learning Generativo con Python
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Precio en pesos MXN
$3,299.00
$1,799.00
MXN
Nivel Experto
14 Estudiantes
Duración Acceso de por vida
56 Lecciones
Idioma EspaƱol
Certificados Yes
Descripción
ā”Inscripciones abiertas en preventa
-
š«Inicio de clases: 16 Enero 2025
-
šContenido nuevo cada semana, hasta su culminación
-
šIncluye certificado de finalización
ā”Temas centrales:
-
Introducción al Deep Learning Generativo
-
Modelos Generativos
-
Deep Learning
-
Autoencoders variacionales
-
Redes Generativas Adversativas
-
Modelos autorregresivos
-
Modelos de flujo de normalización
-
Modelos basados en energĆa
-
Modelo de difusión
-
Transformers
-
Redes GAN avanzadas
-
Modelo multi modales
ā”Material y equipo necesario:
-
š„ļø Computadora con sistema Windows
-
š„ļø Se recomienda el uso de tarjeta grĆ”fica NVIDIA serie RTX 2000 o 4000 (Esta le ayudarĆ” a que el entrenamiento de modelos sea mĆ”s veloz, en caso de no contar con ella, puede omitirla)
CurrĆculum
CurrĆculum
- 13 Sections
- 56 Lessons
- Duración
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- Cursos de regularización1
- Introducción5
- Modelos generativos8
- 3.1Introducción1 Minutes
- 3.2¿Qué es el modelado generativo?3 Minutes
- 3.3Modelado generativo VS discriminativo3 Minutes
- 3.4El auge del modelado generativo2 Minutes
- 3.5Modelado generativo e IA3 Minutes
- 3.6Mi primer modelo generativo7 Minutes
- 3.7Aprendizaje de representación5 Minutes
- 3.8TaxonomĆa del modelo generativo3 Minutes
- Deep Learning16
- 4.1Introducción2 Minutes
- 4.2Datos5 Minutes
- 4.3Deep Neural Networks ā ĀæQuĆ© es una red neuronal?4 Minutes
- 4.4Deep Neural Networks ā CaracterĆsticas avanzadas3 Minutes
- 4.5Deep Neural Networks ā Tensorflow y Keras1 Minutes
- 4.6El perceptrón multicapa ā Introducción2 Minutes
- 4.7El perceptrón multicapa ā Preparación de los datos13 Minutes
- 4.8El perceptrón multicapa ā Creación del modelo14 Minutes
- 4.9El perceptrón multicapa ā Compilar modelo6 Minutes
- 4.10El perceptrón multicapa ā Entrenamiento6 Minutes
- 4.11El perceptrón multicapa ā Evaluación22 Minutes
- 4.12Red neuronal convolucional ā Capas convolucionales8 Minutes
- 4.13Red neuronal convolucional ā Capas convolucionales ā Parametros10 Minutes
- 4.14Red neuronal convolucional ā Normalización por lotes7 Minutes
- 4.15Red neuronal convolucional ā Dropout4 Minutes
- 4.16Red neuronal convolucional ā Entrenamiento de una red neuronal convolucional16 Minutes
- Autoencoders variacionales13
- 5.1Introducción6 Minutes
- 5.2Estructura del autoencoder21 Minutes
- 5.3Entrenamiento del autoencoder5 Minutes
- 5.4Reconstruir imƔgenes8 Minutes
- 5.5Ver el espacio latente6 Minutes
- 5.6Generar nuevas imƔgenes11 Minutes
- 5.7Autocodificadores variacionales8 Minutes
- 5.8Autocodificadores variacionales ā Capa personalizada para muestreo10 Minutes
- 5.9Autocodificadores variacionales ā La función de pĆ©rdida4 Minutes
- 5.10Autocodificadores variacionales ā Construcción y entrenamiento26 Minutes
- 5.11AnƔlisis del autocodificador variacional11 Minutes
- 5.12Reconstrucción de imĆ”genes de rostros ā El modelo18 Minutes
- 5.13Reconstrucción de imĆ”genes de rostros ā Predicciones8 Minutes
- Redes generativas adversativas13
- 6.1Introducción4 Minutes
- 6.2Aplicaciones de las GAN y diferencias contra los Autoencoders4 Minutes
- 6.3Conjunto de datos6 Minutes
- 6.4El discriminador6 Minutes
- 6.5El generador7 Minutes
- 6.6Entrenar la red43 Minutes
- 6.7Consejos y trucos15 Minutes
- 6.8Red GAN de Wasserstein con penalización de gradiente ā Introducción2 Minutes
- 6.9PƩrdida de Wasserstein5 Minutes
- 6.10La restricción de Lipschitz y La pérdida de penalización de gradiente5 Minutes
- 6.11Creación del CrĆtico8 Minutes
- 6.12Entrenamiento de WGAN-GP23 Minutes
- 6.13GAN Condicional13 Minutes
- Modelos autorregresivos0
- Modelos de flujos de normalización0
- Modelos basados en energĆa0
- Modelos de difusión0
- Transformers0
- Redes GAN avanzadas0
- Modelos multimodales0
Instructor

1492 Estudiante16 Curso
Soy un apasionado por la innovación tecnológica, el desarrollo y el emprendimiento. Durante mi educación superior me enfoqué en la programación de software para visión artificial e inteligencia artificial. Poco después al graduarme tuve la oportunidad de aplicar estos conocimientos en el desarrollo de soluciones para empresas como General Motors, Ford, Harley-Davidson, Mack, Tesla y unas cuantas empresas mÔs del ramo automotriz.
ReseƱas
Precio en pesos MXN
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