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
- Teléfono: 927240259
- Correo: rre@unex.es
- ROBERTO RODRÍGUEZ ECHEVERRÍA
- Codirección:
- FRANCISCO MARCELINO ANDRÉS HERNÁNDEZ
- Teléfono: 607775336
- Correo: pacoan@unex.es
- 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
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.
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.
Presentaciones · Cuadernos de código interactivos . Documentacion oficial de Keras y PyTorch . Ejemplos practicos y datasets de referencia
Asignaturas
- 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
- Url: https://talentodigitalextremadura.com/curso-frameworks-de-aprendizaje-profundo/
- Email: pgtd@unex.es
- Teléfono:
Importe de la matrícula
- Importe: €