Curso de Deep Learning con Python para empresas — Clasificación
Aprende con el curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Modalidad Aula Virtual Personalizada
Curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
Solicitar informaciónTemario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Curso de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios para empresas es subvencionable hasta el 100%.
- Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
- Accede a una formación avanzada en Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios práctica y orientada a resultados.
- Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
- Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios ante FUNDAE.
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Todos nuestros cursos son bonificables a través de FUNDAE.
Gestionamos toda la documentación por ti.
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Crédito bonificable estimado
420€*
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Empresas líderes como Google y Facebook confían en el poder de Python para Deep Learning
Capacita Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios. A Medida bonificable por FUNDAE para empresas. Diseñamos el plan formativo.
Integra y optimiza el reconocimiento de patrones complejos en tus soluciones empresariales con tecnologías como PyTorch y YOLO utilizadas en la industria.
Potencia la competitividad de tu empresa al implementar flujos de trabajo automatizados para manejo eficiente de datos masivos gracias a herramientas de vanguardia.
Capacitación completa y actualizada, diseñada pensando en la aplicación directa al entorno empresarial, mejorando la productividad y el retorno de inversión.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
¿Qué es el deep learning?
Deep learning con Python
Google Colab como entorno de desarrollo
Estructuras de datos
Operaciones con vectores
Operaciones con matrices
Eventos
Probabilidad
Variables aleatorias
Regresión lineal
¿Qué es una red neuronal?
Arquitectura de las redes neuronales
Introducción a las redes neuronales convolucionales
Capas conectadas
Capas convolucionales
Agregar canales
Circunvolución 2D
Conv2D
Funciones de perdida
Introducción a las redes neuronales recurrentes
Redes neuronales recurrentes vs redes neuronales convolucionales
RNNLayer
RNNNode
Juntando RNNLayer y RNNNode
Representación de datos
Introducción
Instalación
Modelo
Capa
Trainer
¿Qué son los tensores y para qué sirven?
Tensores de PyTorch
Vectores, matrices y cubos
Operaciones con tensores
Redes neuronales convolucionales
Introducción
Definir el modelo de clasificación
Entrenar el modelo de clasificación
Guardar el modelo
Cargar el modelo
Preprocesar imágenes
Reconocer imágenes
Realizar predicciones
Comprobación
Clasificación de imágenes
Segmentación de imágenes
Configuración
Definir el modelo de clasificación
Guardar y cargar el modelo
Entrenamiento supervisado vs no supervisado
Entrenamiento clasificación de imágenes
Preparando el conjunto de datos para entrenar
Entrenamiento con el conjunto de datos
Introducción
Usos en la actualidad
Librerías más utilizadas
OpenCV
Introducción a YOLO
¿Cómo funciona?
Detección de objetos en imágenes
Detección de objetos en vídeos
Detección de objetos en tiempo real
Etiquetado de imágenes en formato YOLO
Etiquetado de vídeos en formato YOLO
Ejemplos más destacados en la actualidad: Detectron2 y Pothole Detector
¿Qué es Darknet?
Instalación
Configuración
Entrenamiento supervisado vs no supervisado
Preparación de archivos para entrenamiento
Entrenamiento con imágenes
Entrenamiento con vídeos
Preparación de conjunto de datos para entrenamiento
Entrenamiento con conjuntos de datos
Herramientas para gestionar conjuntos de datos masivos
Descarga de imágenes en conjuntos de datos masivos
Transformación masiva de los datos descargados a formato YOLO
Preparación de archivos para el entrenamiento
Introducción a EasyOCR
¿Cómo usarlo?
Instalación de EasyOCR
Detección de texto
Reconocimiento de texto
Extracción de texto
Transformar imagen a texto
Uso de distintos lenguajes
Búsqueda mediante el uso de expresiones regulares
Introducción a PyTesseract
Detección de texto
Extracción de texto
Reconocimiento de texto
Transformar imagen a texto
Transformación a PDF
Uso de distintos lenguajes
Procesamiento por lotes
Búsqueda mediante el uso de expresiones regulares
Introducción a torchaudio
Utilizando torchaudio
Detección de audio
Reconocimiento de audio
Transformación de audio
Detección de audio en vídeos
Datasets de audio
Pensado para quienes deben dominar Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios en su día a día
Desarrolladores de Software
Aspirantes a mejorar sus habilidades en deep learning aplicando técnicas de clasificación de imágenes y procesamiento de texto.
Ingenieros de Datos
Interesados en implementar modelos de deep learning para analizar grandes volúmenes de datos en contexto empresarial.
Científicos de Datos
Buscan aplicar redes neuronales convolucionales para mejorar la precisión en sus análisis de datos.
Analistas de Inteligencia Artificial
Necesitan conocer herramientas avanzadas como PyTorch para optimizar los modelos de IA en sus proyectos.
Equipos de Innovación Tecnológica
Desean integrar algoritmos de detección de objetos y reconocimiento de audio, revolucionando sus soluciones empresariales.
Investigadores en Aprendizaje Automático
Interesados en explorar nuevos enfoques en deep learning para enriquecer sus investigaciones y proyectos académicos.
Empresas que ya han formado a sus equipos
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
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Luis Martínez
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Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
480.000 alumnos formados en Imagina
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Deep Learning con Python para clasificación de imágenes, textos y audios
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
El curso de Deep Learning con Python te capacita en el uso de técnicas avanzadas para la clasificación de imágenes, textos y audios. Aprenderás a emplear herramientas como Pytorch y algoritmos como YOLO para desarrollar aplicaciones robustas en reconocimiento de patrones y objetos, mejorando tu competencia técnica en el ámbito del aprendizaje profundo.
Sí, el curso de Deep Learning con Python es bonificable a través de FUNDAE. Esto permite a las empresas beneficiarse de reducciones de costes en la formación de sus empleados, ya que pueden aplicar las subvenciones pertinentes según los créditos formativos disponibles.
El curso de Deep Learning con Python se imparte en modalidad de aula virtual personalizada. Esto ofrece a los participantes la comodidad de asistir a las clases en línea, a través de videoconferencias con el formador por Zoom, con acceso a las grabaciones para consulta posterior, todo adaptado a las necesidades específicas de su empresa.
Al completar el curso, habrás adquirido habilidades en el manejo de librerías como PyTorch para la implementación de redes neuronales, el uso de algoritmos de detección de objetos como YOLO, y técnicas de procesamiento de imágenes, texto y audio, todo lo cual es crucial para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial avanzadas.
Para inscribirte en el curso, debes rellenar los formularios proporcionados en nuestra página web. Asegúrate de incluir toda la información solicitada para facilitar el procesamiento eficiente de tu inscripción.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
El curso de Deep Learning con Python te capacita en el uso de técnicas avanzadas para la clasificación de imágenes, textos y audios. Aprenderás a emplear herramientas como Pytorch y algoritmos como YOLO para desarrollar aplicaciones robustas en reconocimiento de patrones y objetos, mejorando tu competencia técnica en el ámbito del aprendizaje profundo.
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Sí, el curso de Deep Learning con Python es bonificable a través de FUNDAE. Esto permite a las empresas beneficiarse de reducciones de costes en la formación de sus empleados, ya que pueden aplicar las subvenciones pertinentes según los créditos formativos disponibles.
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Al completar el curso, habrás adquirido habilidades en el manejo de librerías como PyTorch para la implementación de redes neuronales, el uso de algoritmos de detección de objetos como YOLO, y técnicas de procesamiento de imágenes, texto y audio, todo lo cual es crucial para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial avanzadas.
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Machine Learning con Tensorflow
Aprende Machine Learning con TensorFlow y domina técnicas avanzadas, desde redes neuronales hasta despliegue en la nube.
Análisis de Imágenes con Vision API
Aprende a usar los servicios y herramientas de la API de Vision de Google y cómo implementarlos para crear aplicaciones de análisis de imágenes.
Deep Learning con Python
Este curso ofrece una visión general de los conceptos y técnicas de Deep Learning con ejemplos y aplicaciones prácticas a través de Python y Keras
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc