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Tutoriales de Aprendizaje Profundo
Aprende a utilizar la IA para acelerar el análisis y los procesos de datos en nuestros tutoriales de aprendizaje profundo. Actualízate con nuestros consejos, trucos y técnicas de aprendizaje profundo.
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Tutorial: autoencoder como clasificador con el conjunto Fashion-MNIST
En este tutorial aprenderás a usar y entender cómo emplear un autoencoder como clasificador en Python con Keras. Usarás el conjunto de datos Fashion-MNIST como ejemplo.
17 de septiembre de 2026
Implementación de autoencoders en Keras: tutorial
En este tutorial, aprenderás más sobre autoencoders y cómo construir autoencoders convolucionales y de eliminación de ruido con el dataset notMNIST en Keras.
17 de septiembre de 2026
Deep learning con Jupyter Notebooks en la nube
Este tutorial paso a paso te muestra cómo configurar y usar Jupyter Notebook en una instancia EC2 con GPU de Amazon Web Services (AWS) para deep learning.
17 de septiembre de 2026
Desmitificando conceptos matemáticos para deep learning
Explora conceptos matemáticos básicos para ciencia de datos y deep learning como escalar y vector, determinante, descomposición en valores singulares y más.
17 de septiembre de 2026
Reconstrucción de imágenes de huellas dactilares con deep learning (autoencoder convolucional)
En este tutorial, aprenderás a leer imágenes de huellas dactilares en formato JPEG y a reconstruirlas con un autoencoder convolucional.
17 de septiembre de 2026
Desmitificando las redes generativas antagónicas (GAN)
Aprende qué son las redes generativas antagónicas sin entrar en las matemáticas y programa una GAN sencilla que cree dígitos.
17 de septiembre de 2026
Implementación de neural style transfer con TensorFlow 2.0
En este tutorial, aprenderás a implementar aplicaciones potentes como Prisma usando TensorFlow 2.0.
17 de septiembre de 2026
Investigando los tensores con PyTorch
En este tutorial, aprenderás qué son los tensores, qué es PyTorch y cómo crear una red neuronal sencilla con PyTorch.
17 de septiembre de 2026
Cómo deducir el número de capas y neuronas en una ANN
Hay un número óptimo de capas ocultas y neuronas en una red neuronal artificial (ANN). Este tutorial explica un enfoque sencillo para determinar cuántas capas y neuronas conviene usar.
17 de septiembre de 2026
Tutorial de súper resolución de imágenes con un marco de múltiples decodificadores
En este tutorial, implementarás un paper de imagen médica con deep learning en Python usando Keras.
17 de septiembre de 2026
Modelos LSTM: guía completa de las redes de memoria a corto y largo plazo
Domina el funcionamiento interno de las redes LSTM, la base de los LLM modernos. Explora los mecanismos de compuertas, los gradientes y crea un clasificador de sentimiento con PyTorch.
17 de septiembre de 2026
keras: Deep Learning in R
In this tutorial to deep learning in R with RStudio's keras package, you'll learn how to build a Multi-Layer Perceptron (MLP).
17 de septiembre de 2026