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Deep Learning y Computer Vision en TensorFlow: 10 Proyectos

Detecta tumores, juega Atari y reconoce violencia con redes neuronales, Transfer Learning y Deep RL en Computer Vision

     
  • 4.3
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  • Reviews ( 132 )
₹519

This Course Includes

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  • icon21h 40m
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About Deep Learning y Computer Vision en TensorFlow: 10 Proyectos

Imagina crear, en pocos días, una inteligencia artificial que detecte tumores o enseñe a una consola Atari a batir récords, sin ser experto en matemáticas.

El secreto está en proyectos guiados paso a paso, esto disparará tu motivación y retención. ¿Qué vas a conseguir?

Dominar Deep Learning e IA con TensorFlow

desde cero, usando explicaciones que cualquier principiante puede entender a la primera.

Construir

10 proyectos reales

: detector de tumores, diagnóstico Covid con Transfer Learning, agente Atari autónomo, detector de violencia en vídeo y más, para impresionar a reclutadores con tu

portafolio de proyectos de Inteligencia Artificial

.

Aprender con

metodología 100 % práctica

, probada para multiplicar la retención hasta 15 veces frente a clases teóricas con presentaciones aburridas. ¿Por qué te importa? Empresas buscan talento en IA más que nunca: las vacantes que piden TensorFlow crecieron un 34 % en el último año y pagan hasta un 25 % más que la media STEM. Además, la tecnología de redes neuronales ya supera a radiólogos en ciertas tareas de diagnóstico, de modo que estas habilidades abren puertas que transforman carreras y cambian vidas. Requisitos Solo Python básico y ganas de experimentar—el resto (instalación de librerías, datasets y scripts) lo instalamos juntos en el curso

What You Will Learn?

  • Entender los conceptos fundamentales del procesamiento de imágenes, útil para posteriormente entender Deep Learning, esto utilizando OpenCV .
  • Entender los principios por los que Machine Learning funciona para aplicarlos en la creación de redes neuronales .
  • Implementar soluciones innovadoras de Deep Learning en problemas del mundo real .
  • Aprender a utilizar TensorFlow como herramienta principal en la construcción de diferentes soluciones basadas en redes neuronales.