Si eres un entusiasta del aprendizaje profundo, aquí tienes la oportunidad de adquirir habilidades en redes neuronales artificiales (RNA) en poco tiempo. Sin necesidad de conocimientos matemáticos o de programación avanzados, este tutorial de aprendizaje automático te enseñará todo lo que necesitas saber para construir modelos predictivos de aprendizaje profundo utilizando Python y sus bibliotecas: Keras y TensorFlow. Tendrás la oportunidad de practicar mientras aprendes siguiendo las sencillas instrucciones paso a paso proporcionadas a través de las videoconferencias. Los pasos se te demuestran y se apoyan explicando la teoría y la razón detrás de cada uno. Comienzas por comprender las aplicaciones de los modelos de redes neuronales y el aprendizaje profundo y sus ventajas. Luego, se te presentarán diferentes conceptos como 'perceptrones', 'arquitectura de red' y 'descenso de gradiente'.

La siguiente parte requiere que tengas algunas habilidades básicas de Python para ver cómo se utiliza el algoritmo de descenso de gradiente para encontrar los mínimos de una función para optimizar el modelo de red. Se te dará un curso intensivo de Python, donde te familiarizarás con el entorno Jupyter para la programación en Python y bibliotecas como Numpy, Pandas y Seaborn. Puedes omitir esta parte si ya tienes habilidades en Python. En este punto, estarás listo para comenzar a crear un modelo simple de RNA utilizando una API secuencial para resolver un problema de clasificación y luego pasar a resolver un problema de regresión; esto incluye aprender a crear arquitecturas complejas de RNA utilizando la API funcional. Finalmente, aprenderás a guardar y restaurar modelos. Si quieres profundizar en el proceso de análisis y preprocesamiento de datos para modelos de RNA, sigue la siguiente sección de esta introducción al aprendizaje automático con Python, que discute la teoría básica de un árbol de decisión y las técnicas de imputación de valores faltantes, transformación de variables y división de prueba-entrenamiento. Seguirá la técnica clásica de aprendizaje automático de regresión lineal. También aprenderás a cuantificar la precisión de un modelo, interpretar los resultados del análisis predictivo y encontrar la solución a un problema de negocio.

Este curso es para aquellos que desean seguir una carrera en ciencia de datos o usar la ciencia de las redes neuronales para resolver problemas de negocio complejos, o para cualquiera que quiera aprender aprendizaje automático con Python. Debido al avance en la minería de datos y la capacidad informática, las máquinas de negocio han adquirido capacidades mejoradas de aprendizaje profundo. Aquellos que pueden aprovechar estas capacidades tienen un poder inmenso en sus manos. No es de extrañar, por lo tanto, que sean muy solicitados en el mundo profesional actual. Al inscribirte en este curso, darás un salto en una dirección que tiene numerosas oportunidades de carrera en muchos campos de datos y análisis de negocio.