Descripción del Curso

En esta especialización se iniciará aprendiendo los fundamentos básicos del machine learning para poder evaluar el rendimiento de los algoritmos de regresión y clasificación que serán estudiados, luego se estudiaran algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado que utilizaremos para analizar múltiples casos de estudio. En el modulo dos se iniciara analizando los principales algoritmos de Deep learning que nos servirán para el desarrollo de algoritmos de visión por computadora, luego se aprenderán diversos algoritmos y se verificara su funcionamiento sobre múltiples Datasets, finalmente se aprenderá a desplegar en diferentes dispositivos los modelos creados con el objetivo de optimizar su rendimiento.

Logros y objetivos

Al finalizar el módulo 1 el estudiante tendrá los conocimientos necesarios para realizar análisis de conjuntos de datos y desarrollar algoritmos de clasificación y regresión para realizar predicciones sobre datos futuros. Al finalizar el módulo 2 el estudiante podrá implementar algoritmos de Computer Vision utilizando Python, además será capaz de desplegarlo en diferentes dispositivos.
Contamos con la experiencia brindando capacitaciones de calidad en el sector académico e industrial.
Garantizamos tu aprendizaje empleando las últimas herramientas de software y hardware!

Fechas y Horarios

CAPACITACIÓN ONLINE

Las clases se impartirán en la modalidad online con una duración de 100 horas cronológicas.

CAPACITACIÓN PRESENCIAL

Las clases se impartirán en la modalidad presencial, con una duración de 100 horas cronológicas. Por esta modalidad los alumnos podrán realizar prácticas en nuestra empresa en horarios previamente coordinados. Las clases serán desarrolladas en nuestro local ubicado en Av.Perú 1716-San Martín de Porres, Lima-Perú.

 

Proyectos a desarrollar

  • Deep Learning para visión por computadora
  • Recuperación de imágenes basada en su contenido
  • Subtitulado de imágenes basado en atención
  • Aplicaciones de los modelos generativos
  • Generación de videos
  • Despliegue en la nube
  • Despliegue en dispositivos
  • Y mas...
 

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