El curso de Redes Neuronales Avanzadas y Deep Learning con Python tiene como objetivo dotar a los estudiantes de conocimientos especializados en el diseño e implementación de modelos avanzados de deep learning. Los participantes explorarán técnicas como redes convolucionales (CNNs) para el procesamiento de imágenes, redes recurrentes y LSTM para análisis de secuencias, y métodos avanzados de regularización y optimización para mejorar el rendimiento de los modelos.

Además, se analizarán aplicaciones prácticas y casos de uso para integrar las herramientas aprendidas en proyectos reales, fortaleciendo la capacidad de aplicar deep learning en distintos contextos y sectores.

Contenidos

1. Redes convolucionales en Python.

2. Redes recurrentes y LSTM en Python.

3. Regularización y optimización avanzada.

4. Alicaciones prácticas y casos de uso.

Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.