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Arquitecturas Modernas
Transformers, CNNs avanzadas y arquitecturas de vanguardia
10 semanas
850+ estudiantes
Avanzado
ARS 52,000
Descripción Completa
Explora las arquitecturas más avanzadas y modernas en deep learning. Desde Transformers que revolucionaron el NLP hasta CNNs avanzadas para visión, este curso te preparará para trabajar con los modelos más sofisticados de la industria.
Objetivos de Aprendizaje
- Dominar la arquitectura Transformer y sus variantes
- Implementar modelos de atención (Attention Mechanisms)
- Trabajar con CNNs avanzadas (ResNet, DenseNet, EfficientNet)
- Entender Vision Transformers (ViT)
- Aplicar arquitecturas modernas en proyectos reales
Requisitos Previos
- Completar curso de Redes Neuronales Profundas o equivalente
- Python avanzado
- Conocimientos de PyTorch o TensorFlow
- Experiencia con proyectos de deep learning
Plan de Estudios
Semana 1
Introducción a Arquitecturas Modernas
Semana 2
Mecanismos de Atención (Attention Mechanisms)
Semana 3
Arquitectura Transformer: Fundamentos
Semana 4
BERT, GPT y Variantes de Transformers
Semana 5
CNNs Avanzadas: ResNet, DenseNet
Semana 6
EfficientNet y Arquitecturas Eficientes
Semana 7
Vision Transformers (ViT)
Semana 8
Arquitecturas Multimodales
Semana 9
Proyecto: Modelo Transformer Personalizado
Semana 10
Proyecto Final: Sistema con Arquitectura Moderna
Instructor
Dra. Sofía Martínez