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Curso de Introducción práctica a Deep Learning

Escuela Europea de Formación Continua. EEFC.
Escuela Europea de Formación Continua. EEFC.

Curso Semipresencial en Madrid (Madrid)

Precio:

Resumen del curso

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 se basa en que el sistema se puede entrenar, o 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. Con este programa formativo se pretende dotar a los alumnos de los conocimientos suficientes para poder desarrollar un proyecto completo con modelos de Deep Learning en distintos ámbitos de aplicación. Adquiriendo los conocimientos teóricos necesarios para comprender su funcionamiento y creación, así como conocimiento de los distintos lenguajes y herramientas de programación necesarios para su implementación. Más concretamente el estudiante podrá responder a las siguientes preguntas: ¿ Qué es Deep Learning y para que sirve? ¿ Dónde aplica Deep Learning y que ventaja competitiva aporta? ¿ Cómo puedo cotejar su validez? ¿ Qué ajustes puedo hacer para mejorarlo? ¿ Cómo puedo evitar el sobreajuste? ¿ Está funcionando con el rendimiento adecuado? ¿Cómo puedo mejorarlo? Y lo fundamental, aprenderá a utilizar y configurar las herramientas necesarias para su desarrollo e implementación en un sistema en producción en base a clases en la que lo principal será el código y ejemplos prácticos en los que se podrá constatar la importancia de estas cuestiones y sus respuestas.

Objetivos: Una vez realizado el curso, el alumno será capaz de: - Desarrollar un proyecto completo con modelos de Deep Learning en distintos ámbitos de aplicación. - Comprender el funcionamiento y creación de modelos de Deep Learning, así como conocer los distintos lenguajes y herramientas de programación necesarios para su implementación. - Utilizar y configurar las herramientas necesarias para su desarrollo e implementación en un sistema en producción.

Requisitos: Disponer de un notebook con los siguientes requisitos mínimos: - Mínimo de 4GB de memoria RAM - Mínimo de 10GB de espacio en disco (HD). - Habilitada la virtualización tanto en software como hardware - Poseer privilegios de administración

Información adicional

El curso tendrá lugar en las aulas situadas en Bárbara de Braganza 11. Cerca del Metro Colón o parada Recoletos de Renfe

 
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Temario completo de este curso

  1. Introducción al Machine Learning
  2. Introducción al Deep Learning
  3. Casos de uso
  4. Modelos de Deep Learning
  5. Metamodelos. Ejemplos prácticos de metamodelos y su parametrización. (DSLs)
  6. Introducción a Frameworks Deep Learning
    1. R
    2. Python
    3. H2O
    4. Theano Python
    5. TensorFlow
  7. Introducción práctica a H2O
    1. Entrenamiento de modelos con actualización
    2. Evaluación en real time con procesamiento distribuido híbrido
  8. Introducción H2O Streamming.
    1. Ejercicios prácticos con ejemplos en Real Time.
  9. Introducción a Hive
  10. Integración Hive y H2O.
  11. Caso práctico con Hive y H2O
  12. Introducción a Deep learning con Python
    1. Redes neuronales con Pylearn2
    2. Caso práctico y aplicación de parámetrizaciones
    3. Introducción a libreria KERAS
    4. Caso práctico con Theano y Tensor Flow

 
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