Te enseñaré aprendizaje profundo en tenworflow y keras.

1. Conceptos básicos de OpenCV.
2. Conceptos básicos de Tensorflow.
3. Qué es una ANN
4. Qué es un DNN
5. Qué es un CNN
6. Funciones de activación básicas
7. Optimizadores básicos
8. Regresiones
9. Proyecto 1,2,3 - Creando una ANN para resolver problemas de regresión lineal
10. Clasificaciones
11. Proyectos 4,5 - sobre clasificación
12. Proyecto 6 - Creando una ANN para reconocer dígitos escritos a mano
13. Una mejor comprensión de CNN
14. Proyecto 7 - Creando un CNN para reconocer dígitos escritos a mano
15. Más funciones de activación
16. Más optimizadores
17. Más sobre redes neuronales convolucionales
18. Proyectos 8, 9, 10 - Reconocimiento de moda, detección de objetos y clasificador de gatos y perros
19. Manejo del sobreajuste y aumento de datos
20. Transfer learning
21. Proyectos 11, 12, 13 - Clasificador múltiple usando TL
22. Procesamiento de lenguaje natural
23. Proyectos 14, 15, 16 - Proyectos usando NLP
24. Series temporales, secuencias y predicciones (CNN, RNN, LSTM)
25. Proyectos 17, 18, 19, 20

---------- Y cinco proyectos adicionales de bonificación ---------------

26. Pregunta de demostración para el examen