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Datos generales

Fecha inicio

05/05/2025

Fecha fin

16/05/2025

Modalidad

Híbrida

Créditos

4

Precio

  • Tipo de título: Títulos Propios
  • Ámbito de conocimiento: Ingeniería informática y de sistemas
  • Alumnos Previstos:
    • Máximo: 25
    • Mínimo: 15
  • Dirección:
    • ROBERTO RODRÍGUEZ ECHEVERRÍA
  • Codirección:
    • FRANCISCO MARCELINO ANDRÉS HERNÁNDEZ
  • Organiza: Universidad de Extremadura
  • Requisitos de acceso: Sin titulación
  • Criterios de selección:
  • Criterios de evaluación:
    Se propondrán ejercicios, proyectos y/o cuestionarios a resolver por los estudiantes.
    La calificacion final estara comprendida entre O y 10 y sera necesario sacar un 5 para superar el curso.
    

Objetivos

Objetivos generales
Este curso está diseñado para que los estudiantes adquieran conocimientos fundamentales y habilidades prácticas en el uso de los frameworks Keras y PyTorch para Deep Learning. A lo largo del curso, se exploran desde los
conceptos básicos hasta modelos avanzados, cubriendo el flujo de trabajo completo de creación, entrenamiento, optimización y despliegue de modelos de aprendizaje profundo.
Objetivos específicos
Los estudiantes aprenderan a construir modelos en Keras y PyTorch, comprendiendo sus diferencias y ventajas. Se exploraran tecnicas de manejo de datos, preprocesamiento y optimizacion, así como la implementacion de
arquitecturas avanzadas como CNNs, RNNs y LSTMs.
Recursos
Presentaciones

· Cuadernos de código interactivos

. Documentacion oficial de Keras y PyTorch

. Ejemplos practicos y datasets de referencia

Asignaturas

Frameworks de Aprendizaje Profundo
  • Tipo: Asignatura
  • Créditos:
    • Teóricos: 4
    • Prácticos: 0
  • Contenidos:

Celebración

Calendario

  • Preinscripción: 16/03/2025 - 14/04/2025
  • Matrícula: 15/04/2025 - 25/04/2025
  • Impartición: 05/05/2025 - 16/05/2025

Lugar de celebración

Campus Virtual UEx / Aula de formación del Instituto Universitario de Investigación INTIA

Presentación de solicitudes

Importe de la matrícula

  • Importe: