¿Qué voy aprender?

  • Entender la intuición detrás de los modelos de Deep Learning

  • Entender la intuición detrás de los algoritmos de Redes Neuronales Convolucionales

  • Entender la intuición detrás del procesamiento de imágenes médicas (Rayos X de tórax) con algoritmos de Inteligencia Artificial

  • Realizar el paso a paso para la construcción de un modelo de Deep Learning

  • Realizar el paso a paso para el despliegue de un modelo de Deep Learning

  • Entender las consideraciones de dominio técnico y médico para implementar proyectos de Deep Learning exitosos


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¿A quién está dirigido?

  • Cualquier interesando en desarrollar y desplegar modelos de Deep Learning

  • Personal médico e investigadores cuya labor se relaciona a la aplicación de tecnologías 4.0 en el área médica

  • Ingenieros de tecnología que quieran entender como funcionan los algoritmos de Inteligencia Artificial

  • Científicos de Datos que quieran entender el proceso end-to-end de la construcción de un modelo de Deep Learning

  • Emprendedores que quieran generar disrupción usando algoritmos de Inteligencia Artificial en sus procesos

Requisitos

  • Poseer una cuenta de Google

  • Conocimientos básicos de Cloud Computing

  • Conocimientos básicos de programación en Python

  • Conocimientos básicos de algoritmos de Redes Neuronales Artificiales


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Descripción del curso

Bienvenido a este curso 100% aplicado en el que podrás aprender el paso-a-paso de la construcción y despliegue de un modelo de Deep Learning para el análisis y procesamiento de imágenes de Rayos X de tórax y clasificar imágenes de Covid-19 vs Normal.


Estructura temática:

  • ¿Qué es Deep Learning?

  • ¿Por qué Deep Learning?

  • Redes Neuronales Convolucionales

  • Data augmentation e Image normalization

  • Transfer Learning

  • Modelos Pre-entrenados: DenseNet

  • Construcción y entrenamiento de un modelo de Deep Learning

  • Evaluación de un modelo de Deep Learning vía métricas como: Accuracy, Sensitivity y/o Specificity

  • Configuración de ambiente en la nube para el despliegue en Google Cloud Platform + CentOS

  • Despliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde cero

  • Implementación de llamadas al Servicio Web desde cero

  • Consideraciones técnicas y de dominio en los proyectos de Deep Learning


Curso 100% práctico:

El curso prioriza el desarrollo de algoritmos en sesiones de laboratorio y actividades de programación 100% hands-on con los que podrás reproducir cada una de las líneas de código con explicaciones muy bien detalladas, sin descuidar los fundamentos teóricos de cada uno de los conceptos descritos.


Herramientas Python 3.0:

Todas las herramientas necesarias para el curso se podrán configurar directamente en la nube de Google; por tanto, no será necesario invertir tiempo en instalaciones de herramienta de forma local.

El curso se desarrolla con las herramientas más populares y de alta madurez del ecosistema de Python 3.0 como:

  • TensorFlow

  • Keras

  • Pandas

  • NumPy

  • Flask

  • Etc.

El despliegue se realiza utilizando la nube de Google en la que se configura paso a paso una máquina virtual (virtual machine) usando la distribución Linux CentOS como sistema operativo del servidor.

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Reseñas

Valoraciones
59
4.80

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