Como se ve en Kickstarter, la inteligencia artificial está creciendo exponencialmente.

No hay duda sobre eso.

Los autos autónomos están recorriendo millones de millas, IBM Watson está diagnosticando a los pacientes mejor que los ejércitos de médicos y AlphaGo de Google Deepmind venció al campeón mundial en Go, un juego donde la intuición juega un papel clave.

Pero cuanto más avanza la IA, más complejos se vuelven los problemas que necesita resolver.

Y solo el Deep Learning puede resolver problemas tan complejos y es por eso que está en el corazón de la inteligencia artificial.

- ¿Por qué DeepLearning AZ? - Aquí hay cinco razones por las que creemos que Deep Learning A-Z es realmente diferente y se destaca entre la multitud de otros programas de capacitación: . ESTRUCTURA ROBUSTA Lo primero y más importante en lo que nos enfocamos es en darle al curso una estructura sólida.

El Deep Learning es muy amplio y complejo y para navegar por este laberinto necesitas una visión clara y global del mismo.

Es por eso que agrupamos los tutoriales en dos volúmenes, que representan las dos ramas fundamentales del Deep Learning: Deep Learning supervisado y Deep Learning no supervisado.

Con cada volumen centrado en tres algoritmos distintos, descubrimos que esta es la mejor estructura para dominar el aprendizaje profundo.

. TUTORIALES DE INTUICIÓN Tantos cursos y libros te bombardean con teoría, matemáticas y codificación.

Pero se olvidan de explicar, quizás, la parte más importante: por qué estás haciendo lo que estás haciendo.

Y así es como este curso es tan diferente.

Nos enfocamos en desarrollar una * sensación * intuitiva para los conceptos detrás de los algoritmos de Deep Learning.

Con nuestros tutoriales de intuición estará seguro de que comprende todas las técnicas a un nivel instintivo.

Y una vez que continúe con los ejercicios prácticos de codificación, verá por sí mismo cuánto más significativa será su experiencia.

Este es un cambio de juego.

. PROYECTOS EMOCIONANTES ¿Está cansado de los cursos basados ​​en conjuntos de datos obsoletos y sobreutilizados? ¿Sí? Bueno, entonces te espera un capricho.

Dentro de esta clase, trabajaremos en conjuntos de datos del mundo real para resolver problemas comerciales del mundo real.

(Definitivamente no los aburridos conjuntos de datos de clasificación de iris o dígitos que vemos en cada curso).

En este curso resolveremos seis desafíos del mundo real: Redes neuronales artificiales para resolver un problema de rotación de clientes Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes Recurrente Redes neuronales para predecir los precios de las acciones Mapas autoorganizados para investigar el fraude Máquinas de Boltzmann para crear un sistema Recomender Autoencoders apilados * para asumir el desafío del premio de $ 1 millón de Netflix * Apilado Autoencoders es una técnica completamente nueva en Deep Learning que ni siquiera existía hace un par de años.

No hemos visto este método explicado en ningún otro lugar con suficiente profundidad.

. CODIFICACIÓN PRÁCTICA InDeep Learning AZ codificamos junto con usted.

Cada tutorial práctico comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero.

De esta manera, puede seguir y comprender exactamente cómo se combina el código y qué significa cada línea.

Además, Estructuraremos el código a propósito de tal manera que pueda descargarlo y aplicarlo en sus propios proyectos.

Además, explicamos paso a paso dónde y cómo modificar el código para insertar SU conjunto de datos, para adaptar el algoritmo a sus necesidades, para obtener el resultado que busca.

Este es un curso que se extiende naturalmente a su carrera.

. APOYO DURANTE EL CURSO ¿Alguna vez ha tomado un curso o leído un libro en el que tiene preguntas pero no puede comunicarse con el autor? Bueno, este curso es diferente.

Estamos totalmente comprometidos con hacer de este el curso de Deep Learning más disruptivo y poderoso del planeta.

Con eso viene la responsabilidad de estar constantemente allí cuando necesite nuestra ayuda.

De hecho, dado que físicamente también necesitamos comer y dormir, hemos reunido un equipo de científicos de datos profesionales para ayudarnos.

Siempre que haga una pregunta, recibirá una respuesta nuestra en un plazo máximo de 48 horas.

No importa lo compleja que sea su consulta, estaremos allí.

La conclusión es que queremos que tenga éxito.

-Las herramientas- Tensorflow y Pytorch son las dos bibliotecas de código abierto más populares para Deep Learning.

¡En este curso aprenderás ambos! TensorFlow fue desarrollado por Google y se utiliza en su sistema de reconocimiento de voz, en el nuevo producto de fotos de Google, Gmail, Búsqueda de Google y mucho más.

Las empresas que utilizan Tensorflow incluyen AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber y muchas más.

PyTorch es igualmente poderoso y está siendo desarrollado por investigadores de Nvidia y universidades líderes: Stanford, Oxford, ParisTech.

Las empresas que utilizan PyTorch incluyen Twitter, Saleforce y Facebook.

Entonces, ¿cuál es mejor y para qué? Bien, En este curso, tendrá la oportunidad de trabajar con ambos y comprender cuándo es mejor Tensorflow y cuándo PyTorch es el camino a seguir.

A lo largo de los tutoriales, comparamos los dos y le damos consejos e ideas sobre cuál podría funcionar mejor en determinadas circunstancias.

Lo interesante es que ambas bibliotecas tienen apenas más de 1 año.

A eso nos referimos cuando decimos que en este curso te enseñamos los modelos y técnicas de Deep Learning más vanguardistas.

- MoreTools- Theano es otro Eso es lo que queremos decir cuando decimos que en este curso te enseñamos los modelos y técnicas de Deep Learning más vanguardistas.

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