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Introducción práctica a Deep learning con TensorFlow

Detalle del plan de formación

Deep Learning es una técnica de Machine Learning basada en las famosas redes neuronales, donde trata de simular la forma que tiene de aprender el cerebro. El gran avance del Deep Learning, respecto a otras técnicas de Machine Learning, es que se basa en que el sistema se puede entrenar. Incluso puede entrenarse a sí mismo, para encontrar coherencia en datos aleatorios, de la misma forma que un cerebro humano consigue aprender en función de estímulos y conocimiento previo.

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos

Temario

Introducción a ML y Deep Learning

  • Qué es el aprendizaje automático
  • Tipos de aprendizaje: Supervisado, no supervisado,…
  • ¿Qué es deep learning? ¿Por qué el auge actual?
  • Frameworks actuales para python (TenworFlow, CNTK, Keras)

Introducción a TensorFlow

  • Introducción a Tensorflow
  • Instalación y configuración
  • Preparación de datos
  • Carga de datos
  • Matrices en TensorFlow
  • Operaciones aritméticas
  • Funciones de activación
  • Procesado de imágenes
  • Representación de datos
    Casos prácticos

Durante los programas de aprendizaje de DevAcademy, los alumnos aplicarán la teoría con casos prácticos guiados por los profesores buscando adquirir el mayor aprendizaje durante las clases.

Fechas, horario y lugar

Los cursos de DevAcademy son en horario NO LABORAL los VIERNES (16hrs – 21hrs) y SÁBADOS (9hrs-14hrs), pensado para que puedan asistir aquellos que estén trabajando.

Fechas: 15-16-22-23/11 de 2019

El curso tendrá lugar en las aulas situadas en las instalaciones DevAcademy

Responsabilidades profesor

El profesor presentará el contenido conforme lo presentado en el programa de formación y dará acceso al material necesario (PDFs, ejercicios, software, etcs) para el curso contratado.

Responsabilidades alumno

El asistente participará en la formación en el periodo determinado. DevAcademy mandará un email previo a todos los alumnos con lo necesario.

Por último, será necesario que el alumno pueda disponer de los requisitos mínimos necesarios para la participación en la formación, siendo estos los siguientes:

  • Recomendable unos 4GB de memoria RAM y 10GB de espacio en disco.
  • Habilitada la virtualización tanto en software como hardware
  • Poseer privilegios de administración

Observaciones importantes

Confirmaciones
Las confirmaciones serán enviadas a la dirección de e-mail enviada por el alumno

Cancelaciones
Los plazos para la cancelación de inscripciones solicitadas, son de 5 días laborales antes del inicio del curso.
Sin embargo, en caso de cancelación fuera de plazo por parte del alumno, DevAcademy se reserva el derecho a cobrar un porcentaje (20%) del valor del curso.
DevAcademy se reserva el derecho de cancelar o posponer la formación, siempre y cuando avise al contratante y/o devuelva el importe íntegro en caso de cancelación

Obligaciones del alumno
Es obligatorio que el alumno cumpla con todos las obligaciones recomendadas por el profesor para seguir todos los ejercicios y no demorar ni perjudicar la clase.

Además, es posible que días antes se envíe un email como recordatorio al alumno con instrucciones a seguir u obligaciones desarrollar para poder estar preparado al comienzo de la clase.

Por último, si quieres más información sobre los cursos, haz click aquí

 



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