📘 Descripción

Este curso avanzado te guía paso a paso en la construcción y evaluación de modelos de Deep Learning con R y Keras para dos áreas clave: Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales. Aprenderás a preparar datos, diseñar arquitecturas con RNN/LSTM/GRU y CNN, y a validar resultados con buenas prácticas.

Requisitos recomendados: bases de R y ML. Si lo necesitas, se sugiere cursar previamente Machine Learning con R — Data Analytics.

🧭 Contenidos del Curso

• Módulo 1: Introducción — Instalación y entornos (Anaconda, Jupyter, RStudio). Introducción a Keras.
• Módulo 2: Fundamentos — Redes neuronales y desarrollo de modelos con Keras.
• Módulo 3: Arquitecturas — Neuronas, perceptrón multicapa y simulaciones prácticas.
• Módulo 4: Datos tabulares — Clasificación y regresión con MLP.
• Módulo 5: Series temporales — Ventanas temporales, RNN/LSTM/GRU y conceptos avanzados.
• Módulo 6: PLN — RNN/CNN para análisis de sentimiento, generación de texto y modelos bidireccionales.