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Inteligencia artificial · Intermedio

Inteligencia artificial y deep learning desde cero en Python

Entiende cómo aprenden las redes neuronales densas, de la neurona M-P al optimizador Adam, y llévalas a la práctica con Keras y TensorFlow.

Inteligencia artificial y deep learning desde cero en Python

Presentación · Deep Learning

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Qué aprenderás

  • Explicar cómo predicen una neurona, un perceptrón y un perceptrón multicapa
  • Seguir el entrenamiento con forward propagation, backpropagation y regla de la cadena
  • Construir redes densas para clasificación y regresión con Keras
  • Comparar funciones de activación y optimizadores como SGD, RMSprop y Adam
  • Ajustar hiperparámetros con Keras Tuner y frenar el overfitting con dropout
  • Crear funciones de error y capas personalizadas en TensorFlow
Redes neuronalesBackpropagationKerasTensorFlowOptimizadoresRegularización

Tecnologías que usarás

TensorFlowPandasPythonAnacondaNumPyJupyterGoogle ColabMatplotlibscikit-learnKerasKaggle

Mapa del temario

18 secciones · 129 lecciones · 25 h 27

01Bienvenida1 lecciones · 5 min
  1. Vídeo: Presentación del curso5 min
02Contexto del Deep Learning y Motivación2 lecciones · 5 min
  1. Vídeo: Contexto del Deep Learning y Motivación4 min
  2. Vídeo: Fake Obama creado utilizando Deep Learning1 min
03Entorno de aprendizaje7 lecciones · 39 min
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Preparación del entorno de aprendizaje3 min
  3. Vídeo: Preparación del entorno offline18 min
  4. Vídeo: Preparación del entorno online11 min
  5. Vídeo: Descarga de los ejercicios y de los conjuntos de datos3 min
  6. Artículo: Adapta la velocidad de los vídeos a tu gusto1 min
  7. Vídeo: Presentación videos opcionales2 min
04¿Qué es el Deep Learning?9 lecciones · 1 h 28
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es el Machine Learning?11 min
  3. Vídeo: End-to-End Learning8 min
  4. Vídeo: Caso Práctico: Intuiciones sobre End-to-End Learning8 min
  5. Vídeo: ¿Qué es el Deep Learning?14 min
  6. Vídeo: Aplicaciones y clasificación de las técnicas de Deep Learning8 min
  7. Vídeo: Presentación vídeos opcionales1 min
  8. Vídeo: [Opcional] Aprendizaje supervisado26 min
  9. Vídeo: [Opcional] Aprendizaje no supervisado11 min
05Introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNAs)6 lecciones · 1 h 06
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a las Redes Neuronales Artificiales12 min
  3. Vídeo: Introducción a la neurona de Mcculloch y Pitts13 min
  4. Vídeo: Características de entrada y limitaciones de la Neurona M-P7 min
  5. Vídeo: Caso Práctico: Implementando la Neurona M-P8 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Diagnóstico de cáncer de mama con la Neurona M-P25 min
06El Perceptrón10 lecciones · 2 h 26
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción al Perceptrón7 min
  3. Vídeo: Neurona M-P vs Perceptrón13 min
  4. Vídeo: Perceptrón y eliminación del threshold8 min
  5. Vídeo: Notación y funcionamiento del Perceptrón24 min
  6. Vídeo: Perceptrón: Funciones de activación11 min
  7. Vídeo: Caso Práctico: Visualización del límite de decisión del Perceptrón29 min
  8. Vídeo: Perceptrón: Construcción del modelo21 min
  9. Vídeo: Perceptrón: Limitaciones10 min
  10. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de Imágenes22 min
07Redes Neuronales Artificiales Profundas10 lecciones · 1 h 48
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción al Perceptrón Multicapa5 min
  3. Vídeo: Arquitectura del Perceptrón Multicapa14 min
  4. Vídeo: Notación y funcionamiento del Perceptrón Multicapa19 min
  5. Vídeo: Componentes principales del Perceptrón Multicapa3 min
  6. Vídeo: Función de activación del Perceptrón Multicapa12 min
  7. Vídeo: Caso Práctico: Límite de decisión del Perceptrón Multicapa22 min
  8. Vídeo: Introducción a Forward Propagation10 min
  9. Vídeo: Forward Propagation con el Perceptrón Multicapa13 min
  10. Vídeo: Forward Propagation para multiples entradas9 min
08Función de error y de optimización en RNAs8 lecciones · 1 h 31
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a la función de error3 min
  3. Vídeo: Entendiendo la función de error15 min
  4. Vídeo: Función de error final15 min
  5. Vídeo: Introducción a la función de optimización3 min
  6. Vídeo: Entendiendo la función de optimización19 min
  7. Vídeo: Función de optimización final16 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de imágenes de dígitos manuscritos19 min
09Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales Profundas10 lecciones · 2 h 03
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Grafo computacional14 min
  3. Vídeo: Derivadas con el Grafo Computacional10 min
  4. Vídeo: Regla de la cadena12 min
  5. Vídeo: [Opcional] Simplificando el resultado de las derivadas5 min
  6. Vídeo: Backward Propagation16 min
  7. Vídeo: Entrenado una RNA simple7 min
  8. Vídeo: Entrenando una RNA profunda8 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de audio (Parte I)24 min
  10. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de audio (Parte II)26 min
10[Opcional] Implementación Vectorizada de RNAs4 lecciones · 37 min
  1. Vídeo: Introducción a la sección2 min
  2. Vídeo: Introducción a la vectorización9 min
  3. Vídeo: Vectorización de la primera hidden layer18 min
  4. Vídeo: Vectorización de la segunda hidden layer8 min
11Regresión y Clasificación con RNAs7 lecciones · 1 h 11
  1. Vídeo: Introducción a la sección2 min
  2. Vídeo: Clasificación con Redes Neuronales Artificiales16 min
  3. Vídeo: Introducción a la Clasificación Multiclase con RNAs6 min
  4. Vídeo: Función de activación Softmax13 min
  5. Vídeo: Función de error para Clasificación Multiclase13 min
  6. Vídeo: Entrenando un Perceptrón para Clasificación Multiclase5 min
  7. Vídeo: Regresión con Redes Neuronales Artificiales16 min
12Introducción a Keras7 lecciones · 2 h 00
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a Keras8 min
  3. Vídeo: Caso Práctico: Implementando una RNA con Keras26 min
  4. Vídeo: Caso Práctico: Entrenando una RNA con Keras24 min
  5. Vídeo: Caso Práctico: Límite de decisión de una RNA profunda28 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de sonido con Keras14 min
  7. Vídeo: Caso Práctico: Regresión con Keras19 min
13Funciones de activación10 lecciones · 1 h 56
  1. Vídeo: Introducción a la sección2 min
  2. Vídeo: Introducción a las funciones de activación4 min
  3. Vídeo: Función de activación tanh8 min
  4. Vídeo: Función de activación relu6 min
  5. Vídeo: Entrenamiento con diferentes funciones de activación3 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Visualizando las funciones de activación27 min
  7. Vídeo: ¿Por qué utilizar una función de activación?10 min
  8. Vídeo: Caso Práctico: ¿Por qué utilizar una función de activación?7 min
  9. Vídeo: ¿Por qué utilizar una función de activación diferenciable?11 min
  10. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de sentimientos38 min
14Funciones de Optimización15 lecciones · 3 h 49
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a Mini-Batch Gradient Descent11 min
  3. Vídeo: Mini-Batch Gradient Descent20 min
  4. Vídeo: Caso Práctico: Mini-Batch Gradient Descent28 min
  5. Vídeo: Stochastic Gradient Descent22 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Stochastic Gradient Descent10 min
  7. Vídeo: Exponentially Weighted Moving Average (Part I)16 min
  8. Vídeo: Exponentially Weighted Moving Average (Part II)16 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Exponentially Weighted Moving Average18 min
  10. Vídeo: Momentum Gradient Descent17 min
  11. Vídeo: Caso Práctico: Momentum Gradient Descent18 min
  12. Vídeo: RMSprop11 min
  13. Vídeo: Caso Práctico: RMSprop14 min
  14. Vídeo: Adam Optimization15 min
  15. Vídeo: Caso Práctico: Adam Optimization12 min
15Selección de hiperparámetros7 lecciones · 1 h 08
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: ¿Qué es un hiperparámetro?7 min
  3. Vídeo: Caso Práctico: Selección de hiperparámetros con Keras Tuner27 min
  4. Vídeo: Número de capas óptimo7 min
  5. Vídeo: Número de neuronas óptimo3 min
  6. Vídeo: Otros hiperparámetros relevantes5 min
  7. Vídeo: Caso Práctico: Selección de hiperparámetros y clasificación de texto18 min
16Tensorflow6 lecciones · 1 h 17
  1. Vídeo: Introducción a la sección1 min
  2. Vídeo: Introducción a Tensorflow6 min
  3. Vídeo: Caso Práctico: Tensores y operaciones con tensores23 min
  4. Vídeo: Caso Práctico: Creación de una función de error personalizada29 min
  5. Vídeo: Caso Práctico: Creación de otros componentes personalizados11 min
  6. Vídeo: Caso Práctico: Creación de capas personalizadas7 min
17Consideraciones de un proyecto de Deep Learning9 lecciones · 2 h 15
  1. Vídeo: Introducción a la sección2 min
  2. Vídeo: Overfitting y Underfitting17 min
  3. Vídeo: División del conjunto de datos (Train-Val-Test)26 min
  4. Vídeo: ¿Qué es la Regularización?11 min
  5. Vídeo: Regularización en Redes Neuronales Artificiales15 min
  6. Vídeo: Dropout Regularization9 min
  7. Vídeo: Otros mecanismos de Regularización9 min
  8. Vídeo: ¿Qué es la Normalización?11 min
  9. Vídeo: Caso Práctico: Clasificación de Tweets de desastres naturales35 min
18Despedida del curso1 lecciones · 3 min
  1. Vídeo: Despedida del curso3 min

Forma parte de esta ruta

Python25 hLinux20 hSQL16 hMachine Learning31 hDeep Learning27 hIA generativa22 hAgentes LangChain17 hMCP7 h

Ingeniería de IA

8 cursos · 165 h de vídeo

Ver ruta · 55,99 €

Lo que dicen de este curso

4,6 de media en 3.941 reseñas

  • Excellente profesor y explicaciones jamas pense encontrar un curso tan completo y en español :)
    Jose Luis S.sept 2026
  • Muy claro, ejemplos muy interesantes y muy bien explicado. Ojala que suba actualizaciones al curso. La IA avanza mucho y muy rápido.
    Jesus R.ago 2026
  • Muy buen curso, explicando muy bien la base y perfectamente complementado con ejercicios prácticos. Lo recomiendo!
    Vicente G.ago 2026
  • Excelente curso, el docente es muy explicativo, sería bueno que en cada curso trace una linea de aprendizaje explicando que cursos tomar y en que orden tomarlos.
    HETMITH H.jun 2026
  • un muy buen curso yo que estudio matematicas no me lo explicaron tambien como en este curso lo recomiedo mucho :3
    Roberto Juárez G.ago 2026
  • Excelente esplicación, didcatica y consisa con muchos ejemplos
    Yuran Amasilis Bello S.may 2026
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Instructor

Santiago Hernández

Experto en IA y ciberseguridad

Experto en IA y ciberseguridad con +300k alumnos formados. Profesor universitario y speaker internacional en las conferencias más prestigiosas del sector.

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