📘 Descripción

Este curso especializado te enseña a construir y optimizar modelos de Deep Learning para visión por computador usando CNN en R con Keras. Aprenderás técnicas como Data Augmentation, Transfer Learning y Fine-tuning aplicadas a problemas reales.

Requisitos recomendados: conocimientos básicos en R y ML. Se sugiere cursar antes Machine Learning con R — Data Analytics.

🧭 Contenidos del Curso

• Módulo I: Introducción — Anaconda, Jupyter, RStudio, fundamentos de Keras.
• Módulo II: Fundamentos de Deep Learning — Historia, conceptos clave, primera red neuronal.
• Módulos III y IV: Fundamentos de redes neuronales — Neuronas, perceptrón multicapa, MLP para datos tabulares e imágenes.
• Módulo V: CNN — Convolución, pooling, padding, stride, funciones de activación y optimización.
• Módulo VI: Proyectos con CNN — Imágenes en blanco y negro y color, arquitecturas reales.
• Módulo VII: Avances en CNN — Data Augmentation, Transfer Learning, Fine-tuning.
• Módulo VIII: Proyectos en visión por computador — Reconocimiento de flores, dígitos, perros/gatos, prendas de vestir, entre otros.