Si quieres ser un profesional del Deep Learning necesitarás una formación de calidad que te lleve a ello. Los cursos online disponibles para tal aprendizaje cubrirán todas tus necesidades.
Prepárate para que tu perfil profesional dé un salto adelante y te prepares para algunos de los mayores retos a los que te hayas enfrentado. Gracias al Deep Learning llegarás mucho más lejos.
Los 5 mejores cursos online para aprender Deep Learning en 2022
Nos hemos tomado muy en serio y con dedicación la tarea de elegir los cinco cursos que son hoy día las mejores recomendaciones para que aprendamos Deep Learning.
1. Deep Learning de A a Z: redes neuronales en Python desde cero
El profesor de Udemy Juan Gabriel Gomila Salas, en colaboración con varios expertos más, ha desarrollado uno de los cursos de Deep Learning más profundos y con mayor temario.
En 185 clases que se extienden durante casi 32 horas, los estudiantes podrán aprender redes neuronales artificiales, convolucionales, recurrentes y mapas auto-organizativos.
Todas las lecciones del curso Deep Learning de A a Z: redes neuronales en Python desde cero apuestan por sólidas sesiones teóricas que además tienen la ventaja de incorporar prácticas para que practiquemos todo lo que hayamos aprendido.
Otros temas incluidos son las máquinas de Boltzmann y los AutoEncoders, formándose uno de los cursos que, como indicamos, trata más en profundidad esta disciplina.
- La combinación de teoría y práctica
- Explicaciones profundas
- Temario bien estructurado
- Toda la información adicional y papers incluidos
- Algunas reiteraciones de conocimientos
2. Deep Learning con Tensorflow para Machine Learning e IA
Este curso de Deep Learning con Tensorflow para Machine Learning e IA nos convence por la especialización que proporciona, ya que estamos muy a favor de cursos como este que se concentran en un tipo de herramienta determinada. En su caso, el centro del aprendizaje es TensorFlow 1.14.
Llegaremos a saberlo todo sobre TensorFlow, tanto a nivel de estructura como de funcionalidades. La librería se acabará convirtiendo en algo familiar para nosotros.
Usaremos TensorFlow para Machine Learning, inteligencia artificial, diseño de gráficos, redacción de textos, lucha contra el SPAM o incluso para redes neuronales de convolución.
El profesor que instruye en el curso es Juan Gabriel Gomila Salas y la plataforma, como de costumbre con este autor tan conocido, es Udemy.
- Temario profundo y exhaustivo
- Es un curso muy práctico
- Fácil de comprender y de aplicar los conocimientos
- Se enseñan herramientas adicionales
- Requisitos altos
- Es solo para TensorFlow 1.14.
3. Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras/Tensorflow
El curso anterior es realmente interesante si nuestro objetivo es TensorFlow, pero hay quienes echarán de menos en él que también se trate Keras. Eso es lo que hace este curso de Deep Learning e Inteligencia artificial con Keras/Tensorflow, que tiene en cuenta las dos herramientas para llegar más lejos.
Lo imparte David Fuentes Jiménez, ingeniero industrial que se especializa en Data Science y que cuenta con gran conocimiento en la materia.
Nos enseñará a tratar y procesar datos, a superar dificultades que aparezcan en Machine Learning y a usar Keras y TensorFlow creando modelos. También aprenderemos de redes neuronales recurrentes, librerías con Python, redes adversarias generativas y YOLO.
La formación está disponible en Udemy con 61 videoclases repartidas a lo largo de más de 16 horas de contenido donde no pararemos de aprender.
- Clases muy detalladas
- El curso se va actualizando
- La atención del profesor
- Gran volumen de conocimiento
- Necesita una mayor base de ejercicios y práctica
4. Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R
David Manero, especialista en Data Scientist, proporciona a los estudiantes interesados en Deep Learning un curso de Iniciación a Computer Vision con Machine/Deep Learning en R de Udemy formado por 69 clases que se acercan a las 18 horas de duración.
Los requisitos incluyen que tengamos ciertas bases de R, así como de conceptos estadísticos y matemáticos. Todo se explica bien, pero se requiere tener la mente preparada y acostumbrada a estos elementos.
El temario se estructura bloque a bloque llevándonos a través de distintos temas de relevancia, como fundamerntos de R, datos Mnist, los métodos de Machine Learning y las plataformas de Deep Learning.
Está dirigido a entusiastas de la ciencia de los datos, el Machine Learning y, por supuesto, el Deep Learning, proporcionando un aprendizaje de gran nivel.
- Las explicaciones son claras
- Combina conocimientos básicos y avanzados
- El profesor está muy atento a las preguntas de los estudiantes
- Simplifica el temario para que todo el mundo aprenda
- La instalación de programas podría estar más detallada
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