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Curso de Python + Deep Learning

Curso de Python + Deep Learning

Escuela MUSK

Curso online


Precio a consultar

Este curso de Python con Deep Learning está diseñado para que aprendas a construir modelos de inteligencia artificial desde cero, aunque no tengas experiencia previa.

Empezarás con los fundamentos de Python y avanzarás hacia redes neuronales, procesamiento de datos y creación de modelos usando librerías como TensorFlow y Keras. A través de ejemplos reales y proyectos prácticos, entenderás cómo funcionan tecnologías como el reconocimiento facial, los asistentes por voz o los sistemas de recomendación.

Si te apasiona la IA y quieres desarrollar habilidades con futuro, este curso es para ti.

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Objetivos

- Aprender los fundamentos de Python aplicados a la inteligencia artificial. - Entender cómo funcionan las redes neuronales desde cero. - Manejar librerías especializadas como TensorFlow y Keras. - Aplicar Deep Learning a problemas reales. - Desarrollar habilidades con alta demanda en el mercado laboral.

A quién va dirigido

Este curso está pensado para cualquier persona que quiera adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial, incluso si no tiene experiencia previa en programación. Si te apasiona la tecnología, quieres aprender haciendo y sueñas con crear proyectos de IA propios, aquí encontrarás todo lo que necesitas: desde los fundamentos de Python hasta el desarrollo de modelos avanzados de Deep Learning, con una metodología práctica, gamificada y adaptada a tu ritmo.

Requisitos

No existen requisitos previos ya que el enfoque del curso está destinado a formar a los alumnos desde cero en las competencias profesionales en Inteligencia artificial.

Temario completo de este curso

CURSO DE PYTHON CON DJANGO Y FLASK

Módulo 1: Python, el nuevo desconocido

Bloque 0. Glosario de términos

Bloque 1. Presentación de Python

Bloque 2. ¿Por qué escoger Python?

Bloque 3. Entornos y desarrollo

Módulo 2. Características básicas del lenguaje

Bloque 1. Tipos de datos básicos

Bloque 2. Operadores de Python

Bloque 3. Entrada y salida

Bloque 4. Control de flujo. Estructuras de decisión y estructuras de recepción

Bloque 5. Tipos de datos avanzados

Bloque 6. Funciones

Bloque 7. Módulos y paquetes

Módulo 3. Programación orientada a objetos

Bloque 1. Metodología basada en objetos

Bloque 2. Clases, objetos, atributos y métodos

Bloque 3. Practicando con clases y objetos

Módulo 4. Herramientas adicionales de POO

Bloque 1. Herencia & poliformismo

Bloque 2. Interfaces, Abstract Base Class & Subclases

Bloque 3. Datos temporales

Bloque 4. Generadores y cierres

Bloque 5. Gestión de excepciones

Módulo 5. Manipulación de datos

Bloque 1. Archivos

Bloque 2. JSON

Bloque 3. Pandas

Bloque 4. Numpy

Bloque 5. Matplotlib

Bloque 6. Introducción patrones de diseño

Módulo 6. Programando se aprende

Práctica: Creación de un aeropuerto

Módulo 7. Git & GitHub

Bloque 1. Control de versiones

Bloque 2. Comandos de Git y ramas

Bloque 3. Uso de GitHub

CREACIÓN DE APIS CON DJANGO Y FLASK

Módulo 1. Fundamentos y desarrollo de APIs con Flask

Bloque 1: Introducción a las APIs

Bloque 2: Uso de librerías en Python

Bloque 3: Comunicación a través de APIs

Módulo 2. Desarrollo de APIs con Django

Bloque 1: Introducción a Django

Bloque 2: Desarrollo con Django Rest Framework

Módulo 3: IA y LLM

Bloque 1: Introducción a la IA y LLM

Bloque 2: Uso de LLM en la Nube

ESPECIALIZACIÓN EN DEEP LEARNING

Módulo 1. Fundamentos de Deep Learning

Bloque 1. Introducción al Deep Learning

Bloque 2. Redes Neuronales Artificiales

Bloque 3. Herramientas y Librerías

Módulo 2. Modelos de Deep Learning

Bloque 1. Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Bloque 2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

Bloque 3. Modelos Avanzados de Deep Learning

Módulo 3. Entrenamiento y optimización

Bloque 1. Preparación y Preprocesamiento de Datos

Bloque 2. Entrenamiento de Modelos

Bloque 3. Evaluación y Mejora de Modelos

Módulo 4. Implementación y despliegue

Bloque 1. Implementación de Modelos en Producción

Bloque 2. Deep Learning en la nube

Módulo 5. Futuro del Deep Learning

Bloque 1. Tendencias Actuales en Deep Learning

Bloque 2. Desafíos y Oportunidades Futuras

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