Arquitecturas con embeddings en Deep Learning

Curso end-to-end, desde el problema hasta su solución.


Aprende temas clave para poder avanzar en el mundo de las redes neuronales y sacar el máximo provecho.

¿Qué vas a aprender? :

✔ Arquitecturas con embeddings y datos mixtos.

✔ Operaciones con las capas de la red neuronal.

✔ Introducción a modelos secuenciales.

✔ Caso práctico: Arquitectura de recomendación de productos: Deploy del modelo en una API






➡︎ Continuá transformando tu carrera incorporando lo último de IA

Validación de modelos
de regresión en Deep Learning
Política de aprendizaje variable




Búsqueda de elementos
con kd-tree


¿Por qué hacer este curso?


> Entrenar redes neuronales es difícil.

Pero no imposible, aprendé dropout, learning rate variable, regularización, validación de modelos de regresión.



> Hace arquitecturas que salen de lo convencional de Machine Learning

Aprendé a operar con datos mixtos de distintos orígenes, operaciones con embeddings, usar múltiples orígenes de datos.


Herramientas utilizadas


Usaremos Google Colab con Keras y finalizaremos con Flask.


"¿Qué hacer una vez que se crea el modelo???"

Hacelo accesible en una API!


Apenderás lo básico para poder crear una página web HTML la cual se comunique con un servidor hecho en Flask, y retorne los resultados de tu modelo en un navegador

Flask es una de las librerías más populares para crear APIs en Python.

Contenido

  Acerca del curso
Disponible en días
días después de que te inscribas
  Laboratorio 1: Arquitecturas de Deep Learning con Embeddings
Disponible en días
días después de que te inscribas
  Laboratorio 2: Arquitecturas de Deep Learning mixtas
Disponible en días
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  Laboratorio 3: Arquitectura de recomendación
Disponible en días
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  Laboratorio 4: Disponibilizando el recomendador de items
Disponible en días
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  Cierre
Disponible en días
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$30

Deep Learning 360 (Nivel 2)

Profundiza en el entendimiento de las redes neuronales desde un enfoque práctico.

Si sos de Argentina podés abonar con MercadoPago en pesos.




Preguntas frecuentes:


> ¿Cómo es la modalidad?

Son videos grabados dónde podés consultar con el instructor todas las dudas a medida que avanzas. Lo haces a tu ritmo. Modalidad online.


> ¿Incluye soporte?

Si! A través de los foros de la plataforma y de nuestra comunidad en Slack. Además tendrás acceso a webinars exclusivos.


> ¿Cuánto tiempo tendré acceso?

Podés accederlo por 12 meses.


> ¿Cuánto dura el curso?

Con una duración de 2.5 hs de video en total, estimamos que uno lo puede finalizar en 2 semanas si realiza las prácticas sugeridas. La práctica es un punto pilar para fijar el conocimiento.


> ¿Qué me puedo descargar?

- Todos los scripts usados en el laboratorio.


> ¿Qué tengo que saber previamente?

Lo básico de Deep Learning, lo podés aprender en nuestro curso gratuito: Deep Learning 360 Nivel 1



Instructor

Pablo Casas

"Me dedico como cientifico de datos desde el 2006, trabaje en distintos tipos de áreas como finanzas, medicina, seguridad informática, entre otras.
Hay una manera genérica de ver y estudiar cada caso, ese método lo muestro en mis cursos con explicaciones que incluyen gráficos, objetos cotideanos, memes, alguna referencia matemática que no asuste, y código para aprender haciendo.
Publiqué el Libro Vivo de Ciencia de datos y la librería funModeling.
Me gusta explicar (y aprender) con ejemplos prácticos. Es lo que encontrarán en mis cursos y publicaciones."
[Ver más]

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