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Bienvenido a nuestra masterclass en IA moderna aplicada
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Introducción y bienvenida al curso
Introducción, consejos clave y buenas prácticas
Temario del curso y objetivos de aprendizaje
Materiales del curso de IA Moderna
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
Cambios en las últimas versiones de Colab - Septiembre 2023
Cómo clonar los datos para seguir el curso
Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico
Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida
Tarea 2: Importar las librerías y los datasets
Tarea 3: Visualización de los datos
Tarea 4: Aumentación de las imágenes
Tarea 5: Normalización y escalado de los datos
Tarea 6: Entender la teoría e intuición detrás de las redes neuronales artificiales
Tarea 7: Entender el entrenamiento en RNA y el gradiente descendente
Tarea 8: Entender las Redes Neuronales de Convolución y las ResNets
Tarea 9: Construir una ResNet para detectar los puntos claves de la cara
Tarea 10: Compilar y entrenar el modelo detector de rasgos faciales
Tarea 11: Evaluar el modelo ResNet entrenado
Tarea 12: Importar y explorar el dataset de expresiones faciales (emociones)
Tarea 13: Visualizar las imágenes de las expresiones faciales
Tarea 14: Llevar a cabo la aumentación de las imágenes
Tarea 15: Construir y entrenar un modelo clasificador de expresiones faciales
Tarea 16: Entrenar los indicadores para evaluar la clasificación (KPIs)
Tarea 17: Evaluar el modelo clasificador de expresiones faciales
Tarea 18: Hacer predicciones con los dos modelos: puntos faciales y emoción
Tarea 19: Guardar el modelo entrenado para subir a producción
Tarea 20: Subir el modelo entrenado a producción con TensorFlow 2.0 Serving
Tarea 21: Desplegar ambos modelos y hacer predicciones en directo
Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida
Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico
Tarea 2: Importar las librerías y datasets
Tarea 3: Visualización de datos
Tarea 4: Entender la intuición detrás de las ResNet y las RNC
Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del aprendizaje por transferencia
Tarea 6: Entrenar un modelo de clasificación para detectar tumores cerebrales
Tarea 7: Evaluar la eficacia del modelo de clasificación entrenado
Tarea 8: Entender los modelos de segmentación con ResUNet
Tarea 9: Construir un modelo de segmentación para localizar tumores cerebrales
Tarea 10: Entrenar un modelo de segmentación ResUNet
Tarea 11: Evaluar el modelo de segmentación ResUNet
Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida
Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico
Tarea 2: Importar las librerías y datasets
Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos (Parte 1)
Tarea 4: Análisis exploratorio de los datos (Parte 2)
Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del clustering por K-Means
Tarea 6: Aplicar el método del codo para hallar el número óptimo de clusters
Tarea 7: Aplicar el algoritmo del clústering por K-Means
Tarea 8: Entender la teoría e intuición del análisis de componentes principales
Tarea 9: Entender la teoría e intuición detrás de los auto encoders
Tarea 10: Aplicar los auto encoders para hacer un clústering
Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida
Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico
Tarea 2: Importar las librerías y datasets
Tarea 3: Visualización y exploración de os datos
Tarea 4: La limpieza de los datos
Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del algoritmo XGBoost
Tarea 6: Entender los pasos claves del XGBoost
Tarea 7: Entrenar el algoritmo de XGBoost con Scikit-Learn
Tarea 8: Utilizar grid search para la optimización de los híper parámetros
Tarea 9: Entender XGBoost en AWS Sagemaker
Tarea 10: Entrenar XGBoost en AWS Sagemaker
Tarea 11: Desplegar un modelo y hacer predicciones
Tarea 12: Entrenar y desplegar un modelo con AWS Autopilot (mínima programación)
Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida
Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico
Tarea 2: Importar el modelo con pesos pre entrenados
Tarea 3: Importar y mezclar imágenes
Tarea 4: Ejecutar el modelo pre entrenado y explorar las activaciones
Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del Deep Dream
Tarea 6: Entender las operaciones de gradiente en TensorFlow 2.0
Tarea 7: Implementar el algoritmo Deep Dream Parte 1
Tarea 8: Implementar el algoritmo Deep Dream Parte 2
Tarea 9: Aplicar el algoritmo Deep Dream para generar imágenes
Tarea 10: Generar el vídeo de Deep Dream
¿Qué es AWS y el Cloud Computing?
Componentes clave de Machine Learning y un tour por AWS
Regiones y zonas de disponibilidad
Amazon S3
EC2 e Identity and Access Management (IAM)
Demostración de cómo usar la versión gratuita de AWS
AWS SageMaker
Guía práctica de AWS SageMaker
Descripción general de AWS SageMaker Studio
Descripción de AWS SageMaker Studio
Implementación del modelo de SageMaker
Bonus 1 - El libro resumen del curso
Bonus 2 - Salud y notas sobre la presión sanguínea y colesterol
Bonus 2 - Análisis exploratorio de los datos
Bonus 2 - Arquitectura de una red neuronal para predecir enfermedades cardio vasculares
Bonus 2 - Entrenamiento y evaluación del modelo
Bonus 2 - Mejora del modelo gracias a XGBoosting
Bonus 3 - Análisis cardiovascular con AWS SageMaker Autopilot
Enhorabuena por completar el curso de IA con proyectos reales

instructor

5.0 /5
(10)

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    Super recomendado

    Trabajar en proyectos reales me ayudó a aplicar lo que aprendí y ver resultados tangibles.

  • Avatar
    danison
    (5)
    Resolviendo problemas del mundo real

    Esta masterclass me mostró cómo la Inteligencia Artificial puede transformar industrias enteras. Aprendí a aplicar IA en áreas como finanzas, tecnología, arte y salud, resolviendo problemas prácticos con soluciones innovadoras.

  • Avatar
    Francisco Javier
    (5)
    Muy interesante y didáctico

    Muchas gracias por esta formación.

  • Avatar
    Yeison
    (5)
    Excelente curso practico de IA

    Los cursos practicos son excelentes ya que me ayudan a aplicar todos los conceptos de este y otros cursos y fuentes que he adquirido en proyectos y casos de uso reales. La explicacion y la estructura del curso son excelentes. Muchas gracias

  • Avatar
    Javi
    (5)
    Un gran curso de un gran profesor

    No es el primer curso que hago de Juan Gabriel y siempre es una apuesta segura y acertada. Genial y la explicación clara y condisa

  • Avatar
    Yvonne
    (5)
    un 10/10

    Definitivamente es una masterclass, mucho contenido interesante que empezare a aplicar

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    de las mejores clases magistrales

    es un curso relativamente corto, pero con muchisima informacion, accesible y practico

  • Avatar
    BORJA
    (5)
    Excelente

    Curso muy completo y muy bien explicado con ejemplos geniales.

  • Avatar
    Marc
    (5)
    ¡Contentísimo!

    Estaba deseando aplicar mis conocimientos sobre la inteligencia artificial, aprendido también gracias a estos maravillosos cursos

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    IA aplicada con impacto real

    Ya venia despertando el interes de aprender Inteligencia Artificial de manera práctica, y este curso ha sido una revelación. Me encantó que cada módulo se enfoca en casos de uso reales en Finanzas, Tecnología, Arte y Salud, lo que me permitió ver el impacto tangible de la IA en diferentes industrias.

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