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Modelos de Secuencia: RNN, LSTM y Predicción de Series Temporales

Domina datos secuenciales: predicción de acciones, NLP y detección de anomalías.

¿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 10h, 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 RNN, LSTM, Series Temporales.

💡 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
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Elena Rodriguez

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10h de vídeo

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Lo que aprenderás

RNN
LSTM
Series Temporales

Descripción del curso

Domina datos secuenciales: predicción de acciones, NLP y detección de anomalías.

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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