Udemy

Platform

Español

Language

Data Science

Category

Masterclass en Inteligencia Artificial: con Proyectos Reales

Desata el poder de la IA para resolver problemas prácticos, del mundo real en Finanzas, Tecnología, Arte y Salud

4.78 (81 reviews)

Students

24 hours

Content

Apr 2021

Last Update
Regular Price

SKILLSHARE
SkillShare
Unlimited access to 30 000 Premium SkillShare courses
30-DAY FREE TRIAL

What you will learn

Experiencia práctica utilizando conjuntos de datos del mundo real, entrenando y desplegando modelos usando Tensorflow y AWS SageMaker

Desplegar el modelo basado en Emotion AI usando Tensorflow 2.0 Serving y usa el modelo para hacer la inferencia.

Comprender el concepto de IA explicable y descubrir la naturaleza de caja negra de las redes neuronales artificiales y visualizar sus capas ocultas usando la técnica GradCam.

Desarrollar un modelo de Deep Learning para automatizar y optimizar los procesos de detección de tumores cerebrales en un hospital.

Construir y entrenar el modelo de IA para detectar y localizar los tumores cerebrales utilizando las redes ResNets y ResUnet (aplicaciones en el cuidado de la salud).

Entender la teoría y la intuición que hay detrás de los modelos de segmentación y el estado del arte de las redes ResUnet.

Construir, entrenar y desplegar modelos de IA en los negocios para predecir el valor por defecto de los clientes en las tarjetas de crédito utilizando el algoritmo AWS SageMaker XGBoost.

Optimizar los parámetros del modelo XGBoost utilizando la búsqueda de optimización de hiperparámetros.

Aplicar la IA en las aplicaciones de negocios realizando una segmentación del mercado de clientes para optimizar la estrategia de marketing.

Comprender la teoría y las matemáticas subyacentes detrás del algoritmo DeepDream para la generación de arte.

Desarrollar, entrenar y probar el estado del arte del algoritmo DeepDream para crear obras de arte basadas en IA, usando el API de Keras en Tensorflow 2.0.

Desarrollar modelos de RNA y entrenarlos en Google’s Colab mientras se aprovecha la potencia de las GPU y TPU.


Description

¡La revolución de la Inteligencia Artificial (IA) está aquí!

"El mercado de la Inteligencia Artificial en todo el mundo se proyecta que crezca en 284.6 Billones de dólares, impulsado por un crecimiento compuesto del 43,9%. El Deep Learning, uno de los segmentos analizados y dimensionados en este estudio, muestra el potencial para crecer a más de 42. 5%.” (FUENTE: globenewswire).

La IA es la ciencia que permite a los ordenadores imitar la inteligencia humana, como la toma de decisiones, el razonamiento, el procesamiento de textos y la percepción visual. La IA es un campo general más amplio que abarca varios sub campos como el aprendizaje automático, la robótica y la visión por computador.

Para que las empresas se vuelvan competitivas y aumenten su crecimiento, necesitan aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar los procesos, reducir los costes y aumentar los ingresos. Hoy en día, la IA se implementa ampliamente en muchos sectores y ha estado transformando todas las industrias, desde la banca hasta la salud, el transporte y la tecnología.

La demanda de talentos de IA ha aumentado exponencialmente en los últimos años y ya no se limita a Silicon Valley! Según Forbes, las habilidades de IA están entre las más demandadas para el 2020.

El propósito de este curso es proporcionarte conocimientos sobre aspectos clave de las aplicaciones modernas de la Inteligencia Artificial de una manera práctica, fácil y divertida.

El curso proporciona a los estudiantes una experiencia práctica utilizando conjuntos de datos del mundo real. El curso cubre muchos temas y aplicaciones nuevas como Emotion IA, la explicación clara de la caja negra detrás de la IA, la IA creativa y las aplicaciones de la IA en la salud, los negocios y las finanzas.

Una característica clave y única de este curso es que entrenaremos y desplegaremos modelos usando Tensorflow y AWS SageMaker. Además, cubriremos varios elementos del flujo de trabajo AI/ML que cubren la construcción de modelos, el entrenamiento, la sincronización de los hiper parámetros, y el despliegue. Además, el curso ha sido cuidadosamente diseñado para cubrir aspectos clave de la IA como el Aprendizaje automatizado, el Deep Learning, y la visión por computador.


AQUÍ HAY UN RESUMEN DE LOS PROYECTOS QUE ABARCAREMOS:

  • Proyecto #1 (Emotion AI): Clasificación de Emociones y Detección de Puntos Faciales Claves usando IA.

  • Proyecto #2 (AI en el Cuidado de la Salud): Detección y localización de tumores cerebrales mediante la IA.

  • Proyecto #3 (IA en Negocios/Marketing): Segmentación de clientes en centros comerciales usando auto encoders y algoritmos de aprendizaje automático no supervisados.

  • Proyecto #4: (AI en Negocios/Finanzas): Predicción y supervisión de la validez tarjetas de crédito usando el algoritmo XG-Boost de AWS SageMaker (AutoPilot).

  • Proyecto #5 (IA Creativa): Generación de obras de arte por la IA.


PARA QUIÉN ES ESTE CURSO:

El curso está dirigido a profesionales de la IA, aspirantes a científicos de datos, entusiastas de la tecnología y consultores que deseen obtener una comprensión fundamental de la ciencia de los datos y resolver problemas del mundo real. Aquí hay una lista de para quién es este curso:

  • Consultores experimentados que quieran transformar industrias aprovechando la IA.

  • Profesionales de la IA que quieran avanzar en sus carreras y construir su portfolio.

  • Propietarios de negocios visionarios que quieren aprovechar el poder de la IA para maximizar los ingresos, reducir los costes y optimizar su negocio.

  • Entusiastas de la tecnología que son apasionados de la IA y quieren ganar experiencia práctica en el mundo real.


PRE-REQUISITOS DEL CURSO:

Se recomiendan conocimientos básicos de programación. Sin embargo, estos temas se cubrirán ampliamente durante las primeras clases del curso; por lo tanto, el curso no tiene pre requisitos necesarios y está abierto a cualquier persona con conocimientos básicos de programación. Los estudiantes que se inscriban en este curso dominarán los fundamentos de la ciencia de datos y aplicarán directamente estos conocimientos para resolver desafiantes problemas empresariales del mundo real.


Screenshots

Masterclass en Inteligencia Artificial: con Proyectos Reales
Masterclass en Inteligencia Artificial: con Proyectos Reales
Masterclass en Inteligencia Artificial: con Proyectos Reales
Masterclass en Inteligencia Artificial: con Proyectos Reales

Content

Introducción

Introducción y bienvenida del curso

Introducción, consejos claves y buenas prácticas

Temario del curso y objetivos de aprendizaje

Obtén los materiales del curso

Materiales Bonus Adicionales (Descargalos ahora!)

Link a los materiales de Bonus

Detección de Emociones con IA

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico

Tarea 2: Importar las librerías y datasets

Tarea 3: Visualización de los datos

Tarea 4: Aumentación de las imágenes

Tarea 5: Normalización y escalado de los datos

Tarea 6: Entender la teoría e intuición detrás de redes neuronales artificiales

Tarea 7: Entender el entrenamiento en ANN y el gradiente descendente

Tarea 8: Entender las Redes Neuronales de Convolución y las ResNets

Tarea 9: Construir una ResNet para detectar los puntos clave de la cara

Tarea 10: Compilar y entrenar el modelo detector de rasgos faciales

Tarea 11: Evaluar el modelo ResNet entrenado

Tarea 12: Importar y explorar el dataset de expresiones faciales (emociones)

Tarea 13: Visualizar las imágenes de las expresiones faciales

Tarea 14: Llevar a cabo la aumentación de las imágenes

Tarea 15: Construir y entrenar un modelo clasificador de expresiones faciales

Tarea 16: Entender los Indicadores para evaluar la clasificación (KPIs)

Tarea 17: Evaluar el modelo clasificador de expresiones faciales

Tarea 18: Hacer predicciones con los dos modelos: puntos faciales y emoción

Tarea 19: Guardar el modelo entrenado para subir a producción

Tarea 20: Subir el modelo entrenado a producción con TensorFlow 2.0 Serving

Tarea 21: Desplegar ambos modelos y hacer predicciones en directo

IA en Salud y Medicina

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico

Tarea 2: Importar las librerías y datasets

Tarea 3: Visualización de datos

Tarea 4: Entender la intuición detrás de las ResNet y las RNC

Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del aprendizaje por transferencia

Tarea 6: Entrenar un modelo de clasificación para detectar tumores cerebrales

Tarea 7: Evaluar la eficacia del modelo de clasificación entrenado

Tarea 8: Entender los modelos de segmentación con ResUnet

Tarea 9: Construir un modelo de segmentación para localizar tumores cerebrales

Tarea 10: Entrenar un modelo de segmentación ResUnet

Tarea 11: Evaluar el modelo de segmentación ResUnet entrenado

IA en Negocios (Marketing)

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico

Tarea 2: Importar las librerías y datasets

Tarea 3: Análisis exploratorio de los datos (Parte 1)

Tarea 4: Análisis exploratorio de los datos (Parte 2)

Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del clustering por K-Means

Tarea 6: Aplicar el método del codo para hallar el número óptimo de clusters

Tarea 7: Aplicar el algoritmo del clústering por K-Means

Tarea 8: Entender la teoría e intuición del análisis de componentes principales

Tarea 9: Entender la teoría e intuición detrás de los auto encoders

Tarea 10: Aplicar los auto encoders para hacer un clustering

IA en Negocios (Finanzas) y AutoML

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Notas acerca de Amazon Web Services (AWS)

Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico

Tarea 2: Importar las librerías y datasets

Tarea 3: Visualización y exploración de los datos

Tarea 4: La limpieza de los datos

Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás del algoritmo XG-Boost

Tarea 6: Entender los pasos clave de XG-Boost

Tarea 7: Entrenar el algoritmo de XG-Boost con Scikit-Learn

Tarea 8: Utilizar grid search para la optimización de híper parámetros

Tarea 9: Entender XG-Boost en AWS SageMaker

Tarea 10: Entrenar XG-Boost en AWS SageMaker

Tarea 11: Desplegar un modelo y hacer predicciones

Tarea 12: Entrenar y desplegar un modelo con AWS Autopilot (programación mínima)

IA Creativa

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Tarea 1: Entender el enunciado del problema y el caso práctico

Tarea 2: Importar el modelo con pesos pre entrenados

Tarea 3: Importar y mezclar imágenes

Tarea 4: Ejecutar el modelo pre entrenado y explorar las activaciones

Tarea 5: Entender la teoría e intuición detrás de Deep Dream

Tarea 6: Entender las operaciones de gradiente en TF 2.0

Tarea 7: Implementar el algoritmo Deep Dream Parte 1

Tarea 8: Implementar el algoritmo Deep Dream Parte 2

Tarea 9: Aplicar el algoritmo Deep Dream para generar imágenes

Tarea 10: Generar el video de Deep Dream

IA Explicada

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Introducción al proyecto y mensaje de bienvenida

Curso inicial de AWS, S3 y SageMaker

¿Qué es AWS y el Cloud Computing?

Componentes clave de Machine Learning y un tour por AWS

Regiones y zonas de disponibilidad

Amazon S3

EC2 e Identity and Access Management (IAM)

Demostración de cómo usar la versión gratuita de AWS

AWS SageMaker

Guía Práctica de AWS SageMaker

Descripción general de AWS SageMaker Studio

Descripción de AWS SageMaker Studio

Implementación del modelo de SageMaker

BONUS: Enhorabuena por completar el curso

Felicidades por completar la Masterclass en Inteligencia Artificial

**TU BONUS ESPECIAL**


Reviews

S
Sergio5 June 2021

¡Excelente curso!, me ha gustado mucho y he aprendido un montón. Aunque me hubiera gustado que ya estuviese lista la sección de la IA Explicada pero por todo lo demás muy bien el curso :). P.D: Sería muy interesante algún curso en donde se hagan apps para móviles especialmente diseñadas para integrar modelos de inteligencia artificial entrenados en anteriores cursos.

P
Pedro6 May 2021

Me ha gustado mucho el curso, y como siempre muy currado. Lo mejor es que explica muy bien y se centra en conceptos matemáticos... no somos solo pica líneas enhorabuena!!

M
MAmparo14 March 2021

Recomiendo este curso de forma efusiva a cualquier persona que quiera profundizar o conocer sobre IA. Creo que es un curso diferente claramente dirigido a la producción sin olvidar la teoría que permite trasladarte a situaciones del dia a dia del cientifico de datos. De igual manera, quiero destacar la energía y el buen hacer que el profesor transmite en todos y cada uno de los contenidos. Claramente, uno de mis cursos preferidos

Y
Yvonne28 February 2021

El perfecto equilibrio entre teoría y practica. Creo que el curso es muy completo, la manera como se estructuró el curso y con la didáctica que se imparten las clases, están fuera de serie! Nuevamente felicidades por su trabajo.

R
Ricardo8 February 2021

Podría dar menos vueltas al asunto y ser más concreto, pero me gustó mucho que nos explico sobre afectiva

E
Elsa5 February 2021

Una profesora de matemáticas pide una reunión a una madre de un alumno suyo y desesperada le dice: a ver señora, yo lo intento pero este niño es demasiado complejo. A los que la madre le responde: CLARO!!! Tiene una madre real y un padre imaginario!!!

P
Pablo25 January 2021

Fantástico como siempre..!!! Super bien explicado, con suma claridad y aportando mucho valor en el desarrollo de las clases. Muy interesante la aplicación de AWS, y estaría bien profundizar en estas tecnologías.

B
Borja2 January 2021

Cocinando skills Juan Gabriel Gomila Salas, no dejas de sorprenderme, enorme curso muy práctico y didáctico.

O
Oriol7 December 2020

Impresionante curso para adaptarse a las nuevas técnicas de IA en 2020!!! Y referente al formador, ya no puedo añadir mas elogios de los que lo he hecho en otros cursos

J
Johnny25 November 2020

Por fin un curso donde se obtiene un deployment en servicios como AWS. Curso totalmente Recomendable!!! Lo ultimo en IA de este 2020

Y
Yeison19 November 2020

Un excelente curso. Los conceptos vistos en los anteriores cursos de la ruta son perfectamente aplicados en este, lo cual fortalece aun mas mis conocimientos en IA. Muchas gracias profesor y equipo


Coupons

DateDiscountStatus
11/18/202086% OFFExpired
6/27/202194% OFFExpired
7/9/202194% OFFValid

3483758

Udemy ID

9/8/2020

Course created date

11/18/2020

Course Indexed date
Angelcrc Seven
Course Submitted by