- Promoted by: Anonymous
- Platform: Udemy
- Category: Programming Languages
- Language: Spanish
- Instructor: Hannia Hassel Torres Castillo , Jesús Abraham Martínez Aguilar
- Duration: 18 hour(s) 30 minute(s)
- Student(s): 1,029
- Rate 5 Of 5 From 0 Votes
- Expires on: 2025/11/14
-
Price:
17.990
Con un excelente balance entre lo teórico y práctico
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for the "Especialiad en Deep Learning con Python - Teoría y práctica" course by Hannia Hassel Torres Castillo , Jesús Abraham Martínez Aguilar on Udemy.
This course, boasting a 5.0-star rating from 0 reviews
and with 1,029 enrolled students, provides comprehensive training in Programming Languages.
Spanning approximately
18 hour(s)
30 minute(s)
, this course is delivered in Spanish
and we updated the information on November 11, 2025.
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Cada clase de código cuenta con código fuente anexo en recursos.
Este curso está diseñado para que te introduzcas al Deep Learning de forma práctica y accesible, incluso si apenas comienzas en programación o inteligencia artificial. Empezarás configurando tu entorno de trabajo y comprendiendo los fundamentos de las redes neuronales. Más adelante, aprenderás a construir e implementar modelos con TensorFlow y Keras, aplicando técnicas clave para resolver problemas de clasificación, análisis de texto o generación de imágenes.
El objetivo es que avances paso a paso, conectando los conceptos teóricos con ejemplos aplicados, hasta que domines las nociones esenciales para desenvolverte en este campo. Encontrarás una ruta clara, sin tecnicismos innecesarios, que te abrirá la puerta al mundo del Deep Learning.
A lo largo del curso reforzarás tus conocimientos con explicaciones detalladas que simplifican temas complejos y te permiten comprender qué ocurre dentro de una red neuronal. Iniciaremos con los fundamentos, como perceptrones y funciones de activación, y progresaremos hacia conceptos avanzados como redes convolucionales, regularización, optimizadores modernos y técnicas para mejorar la precisión de los modelos. También se abordarán buenas prácticas de entrenamiento y evaluación para que entiendas cómo se construyen modelos robustos y confiables. Al finalizar, tendrás un panorama completo que va desde la teoría básica hasta los elementos más avanzados del aprendizaje profundo.