El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, es una red neuronal que intenta imitar el cerebro humano y habilitar sistemas que predicen resultados en función de las entradas de datos.
Utilizamos el aprendizaje profundo para la conducción avanzada en nuestros automóviles, la detección de fraudes para nuestros fraudes bancarios y de seguros, y la publicidad dirigida que nos ayuda a generar mayores ingresos y hacer crecer los negocios.
Anteriormente, un usuario tenía que adaptarse a una computadora y la experiencia no era personalizada ni perceptiva. El aprendizaje profundo imita cierta información de audio y video para convertirla en una experiencia perceptiva para el usuario y potenciar diferentes aplicaciones que nos facilitan la vida.
Tabla de contenido
¿Qué son los casos de uso de aprendizaje profundo?
Mientras que el motor de búsqueda Google usa el aprendizaje profundo para crear algoritmos de reconocimiento, Netflix los usa para generar algoritmos de recomendación para diferentes usuarios.
El aprendizaje profundo se utiliza en todas las industrias para el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes, la traducción, la previsión predictiva y el análisis. Echemos un vistazo a las 10 principales industrias que se han beneficiado del aprendizaje profundo:
- asistentes de voz
- traductores
- Prevención del fraude
- conducción automatizada
- Estimación de reclamaciones de seguros
- Predicción de riesgos para la salud
- Detección y análisis médico
- Márketing y promoción
- Relaciones públicas y gestión de la reputación
- Publicidad personalizada
Carreras y perfiles laborales en aprendizaje profundo
Si eres un entusiasta del aprendizaje profundo que busca una carrera en el aprendizaje profundo, puedes considerar lo siguiente:
- Ingeniero de datos
- Científico de datos
- Analista de datos
- Analista de investigación
- Desarrollador de software
- Ingeniero de PNL
- Instructor
- neuroinformática
- Bioinformático
- Analista de Inteligencia de Negocios
- Diseñador de programas de aprendizaje profundo
- Ingeniero de Visión por Computador
- Gerente de aprendizaje profundo/Jefe de equipo
Ahora que sabe que el aprendizaje profundo es una habilidad imprescindible en todas las industrias, eche un vistazo a los cursos que pueden ayudarlo a subir de nivel y ser uno de los mejores en aprendizaje profundo en la actualidad.
Aprendizaje profundo AZ™ de Udemy
Deep Learning AZ es conocido por su estructura sólida, proyectos poderosos, tutoriales prácticos de codificación y soporte en el curso. Eso lo convierte en uno de los cursos mejor calificados y en el que confían empresas de todo el mundo.
Con 22 horas de video, 34 artículos, 169 conferencias y 5 recursos descargables, este curso ha capacitado a 348,565 estudiantes. Para ser elegible, debe dominar las matemáticas de nivel secundario y tener conocimientos básicos de Python.
Con este curso, tendrá la oportunidad de trabajar en conjuntos de datos de la vida real utilizando redes neuronales artificiales para resolver problemas, redes neuronales convolucionales para reconocimiento de imágenes y redes neuronales recurrentes para predecir acciones. ¡Eso no es todo!
También aprenderá a usar mapas autoorganizados, máquinas Boltzmann y codificadores automáticos apilados (la técnica completamente nueva en Deep Learning). Este curso también lo equipará para trabajar con herramientas importantes como Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras y Scikit-learn.
Una comprensión profunda de DL
Otro curso de aprendizaje profundo mejor calificado le enseña cómo dominar el aprendizaje profundo utilizando la herramienta Pytorch y un enfoque científico experimental.
Con 57,5 horas de tutoriales en video, 3 artículos y 1 recurso descargable, este curso viene con un certificado de finalización.
Necesitará interés en el aprendizaje profundo y una cuenta de Google para comenzar a aprender para este curso. Obtendrá acceso a una sesión de preguntas y respuestas en vivo, muchos ejercicios y desafíos de código, y más de 8 horas de tutoriales de Python.
Obtenga un aprendizaje intuitivo de las redes neuronales artificiales utilizando gráficos, espacios y números. Visualiza tu aprendizaje y obtén una idea de proyectos profundos e integrales. Este curso es perfecto para los entusiastas del aprendizaje automático, los aspirantes a científicos de datos y los científicos de datos que deseen ampliar su biblioteca de habilidades.
Ciencia de datos: aprendizaje profundo
Este curso le enseñará cómo construir su primera red neuronal artificial utilizando código puro de Python y TensorFlow. Con 89 conferencias y 12 horas de tutoriales en video, obtendrá acceso completo de por vida y un certificado de finalización.
Para comenzar este curso, debe saber cálculo de derivadas, aritmética matricial, probabilidad y acceso a Python y Nymphy.
Además, se recomienda que esté familiarizado con el contenido del curso de regresión logística de Lazy Programmer Inc. Cubre temas relacionados con el costo de entropía cruzada, descenso de gradiente, neuronas, XOR, donut.
A través de este curso, aprenderá a codificar una red neuronal utilizando TensorFlow de Google. También aprenderá cómo funciona realmente el aprendizaje profundo y términos importantes como «activación», «propagación hacia atrás» y «retroalimentación».
Introducción al aprendizaje profundo
Si está buscando un curso que le enseñe a construir y entrenar redes neuronales para datos estructurados usando Keras y TensorFlow, la Introducción al aprendizaje profundo es el indicado. ¡Todo lo que necesitas son 4 horas para completar este curso!
Este curso es gratuito y está dividido en seis secciones, cada una con un ejercicio y un tutorial. El instructor es Ryan Holbrook y te ayuda a prepararte para la visión artificial.
Si ya está familiarizado con el curso «Introducción al aprendizaje automático», este es un excelente curso para desarrollar. Entonces, si se pregunta qué le enseñará exactamente este curso, siga leyendo.
Comenzará con los componentes básicos del aprendizaje profundo y entrenará su primera red neuronal a través de Keras y TensorFlow. Además, aprenda sobrefitting y overfitting para mejorar su rendimiento y agregue capas especiales para estabilizar el entrenamiento.
Además, aprenda la clasificación binaria para aplicar el aprendizaje profundo a tareas comunes. A través de este curso, también obtendrá acceso a lecciones adicionales para aplicar sus habilidades recién aprendidas.
Tutorial de aprendizaje profundo para principiantes
Con 18 lecciones y 2 horas de aprendizaje, el tutorial de aprendizaje profundo para principiantes de Simplilearn es un curso de nivel intermedio.
Las habilidades de procesamiento de imágenes y videos están cubiertas en este curso. Para entrar en más detalles, este curso le enseñará qué es el aprendizaje profundo, cuáles son sus muchas aplicaciones, qué es una red neuronal y los diferentes marcos y algoritmos de aprendizaje profundo, y cómo dominar Python.
¡Hay más! Aprenderá sobre TensorFlow, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes (RNN), GAN y todo sobre Keras.
Además, obtendrá información exclusiva sobre las preguntas de la entrevista de aprendizaje profundo.
Aprendizaje profundo, serie ilustrada
Deep Learning de I. Goodfellow, Yoshua Benigo y Aaron Courville es parte de la serie de 13 libros: Computación adaptable y aprendizaje automático.
Si se pregunta por qué debería darle una oportunidad a este libro, Elon Musk, copresidente de OpenAI y director ejecutivo de Tesla y SpaceX, ha revisado este libro como el único libro completo sobre aprendizaje profundo. Perfecto para estudiantes y entusiastas del aprendizaje automático, este libro analiza una amplia gama de temas.
Además de los antecedentes conceptuales, aprenda técnicas de aprendizaje profundo como redes de avance profundo, regularización, modelado de secuencias y metodología práctica.
Recibirá perspectivas prácticas sobre aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la bioinformática y los videojuegos.
Sin embargo, suponga que está buscando información sobre temas teóricos como los métodos de Monte Carlo, la función de partición, la inferencia aproximada y los modelos generativos profundos. En ese caso, este libro lo sorprenderá con sus amplias y amplias descripciones.
Aprendizaje profundo con Python
Aprendizaje profundo con Python de Francois Chollet es una oportunidad para dominar las habilidades de aprendizaje profundo del creador de Keras.
Esta lectura de 504 páginas es perfecta para lectores intermedios con conocimientos básicos de Python. Este libro le enseñará cómo realizar clasificación y segmentación de imágenes, pronóstico de series temporales, clasificación de texto y aprendizaje automático, generación de texto, transferencia de estilo neuronal y generación de imágenes.
Cuando obtenga este libro, también obtendrá acceso a un libro electrónico gratuito en diferentes formatos. ¡Sumérjase profundamente en cómo funciona Keras en situaciones de la vida real y obtenga información que se adapte a principiantes, intermediarios y expertos por igual!
Aprendizaje profundo: un enfoque visual
Escrito por Andrew Glassner, Aprendizaje profundo: un enfoque visual es una edición ilustrada que le enseña cómo resolver problemas de aprendizaje profundo sin matemáticas complicadas. Tiene suficientes explicaciones conceptuales y visuales para guiarlo al corazón del aprendizaje profundo.
Sin necesidad de ecuaciones o programación, podrá comprender cómo usar generadores de texto para crear artículos e historias.
No solo eso, los sistemas de clasificación de imágenes de know-how funcionan para identificar objetos o sujetos, cómo usar técnicas de aprendizaje automático junto con IA y mucho más.
Prepárese para construir sistemas inteligentes que nos ayuden a visualizar el futuro de la IA y dar los pasos correctos hacia adelante.
Curso completo de aprendizaje profundo de Edureka
Si está buscando un recurso visual que lo ayude a profundizar en el funcionamiento interno de la IA, el aprendizaje profundo y Tensorflow, considere el curso de aprendizaje profundo de Edureka.
En no más de 6 horas, podrá comprender cómo aplicar técnicas de aprendizaje profundo en estrecha coordinación con la IA y el aprendizaje automático.
No solo eso, sino que desde aplicaciones de la vida real (reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes, traducción automática) hasta los tres tipos de aprendizaje automático (reforzado, supervisado, no supervisado), lo sabrá todo.
Pasará a técnicas complejas como el algoritmo de aprendizaje de perceptrón, único y múltiple, y sus casos de uso, junto con los conceptos básicos y ejemplos del código de TensorFlow. Además, domine los 8 mejores marcos de aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales y funcionamiento de RBM.
Además, aprendió a crear modelos y chatbots con TensorFlow, trabajar en la detección de objetos y comprender el marco detrás del procesamiento del lenguaje natural (NLP). ¡Eso no es todo!
Este curso de 6 horas también lo ayudará a preparar preguntas de entrevista relacionadas con el aprendizaje profundo para un posible trabajo o proyecto. Entonces, ¡todo lo mejor!
Domine el aprendizaje profundo en horas
Dominar el aprendizaje profundo puede ser un desafío, pero hágalo fácil con los cursos, los tutoriales de YouTube y los libros mencionados anteriormente. Los cursos pueden ayudarlo a obtener exposición en la industria al proporcionar un certificado de finalización que puede ser un testimonio de su conocimiento;
Sin embargo, cuando busque soluciones únicas o desee profundizar en temas específicos, lea los libros y aproveche al máximo los tutoriales de YouTube. ¡Con los cursos y recursos adecuados, aprender a hacer que el aprendizaje profundo funcione para usted no le llevará más de unas pocas horas en el mejor de los casos!
También puede explorar las principales habilidades en demanda requeridas para los profesionales de IA.