Deep Learning con TensorFlow y Keras: Guía Completa
Construye tus primeras redes neuronales. Backpropagation explicado visualmente con proyectos prácticos.
¿Qué es Deep Learning?
Deep Learning usa redes neuronales multicapa para aprender representaciones complejas de datos. Desde reconocimiento de imágenes hasta procesamiento de lenguaje natural, esta tecnología impulsa los mayores avances en IA.
¿Por qué esta habilidad está tan demandada?
Con la explosión de ChatGPT y modelos generativos, la demanda de expertos en Deep Learning ha alcanzado niveles sin precedentes. Los salarios van de $150K a $300K/año para ingenieros senior en grandes empresas tech.
Lo que dominarás
En este curso de 12h, Dominarás TensorFlow y PyTorch. Construirás CNNs para visión computacional, RNNs/LSTMs para secuencias y Transformers para lenguaje. Entenderás backpropagation, optimización de pérdida y técnicas de regularización.
Tus logros al finalizar
Podrás diseñar y entrenar redes neuronales complejas. Desplegarás modelos Deep Learning en la nube y los optimizarás para producción. Dominarás TensorFlow, Keras, Redes Neuronales.
💡 Perspectivas 2025-2030: La era de la IA generativa.
- 2025: Salarios $140-200K/año | Más demandado
- 2027: Transformers en todas partes, expertos esenciales
- 2030: AGI acercándose, salarios $250-400K/año para pioneros
Elige la fórmula que te convenga
Accede a este curso de 12h y desarrolla habilidades demandadas. Tres opciones flexibles.
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Acceso Total
Acceso ilimitado. Todos los cursos de 12 especialidades (65 cursos). Perfecto para ampliar tus habilidades en múltiples áreas tecnológicas.
Compra de por vida
Pago único. Acceso permanente a este curso con todas las actualizaciones. Opción económica para una sola habilidad específica.
Instructor
Elena Rodriguez
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Suscripción o compra única
Lo que aprenderás
Descripción del curso
Construye tus primeras redes neuronales. Backpropagation explicado visualmente con proyectos prácticos.
Este curso está diseñado para proporcionarte las habilidades prácticas que necesitas para tener éxito en el campo de Deep Learning. A través de proyectos prácticos y ejemplos del mundo real, aprenderás a aplicar lo que aprendes en escenarios reales.
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