1. INTRODUCCIÓN
1.1. Introducción a Python
1.2. Primeros pasos con Tensorflow/Keras
1.3. La revolución del Deep Learning: pasado, presente y futuro
2. SISTEMAS CLÁSICOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO
2.1. Redes neuronales multicapa
2.2. Redes neuronales profundas
2.3. Redes convolucionales
2.4. Redes recurrentes y LSTM
2.5. Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras en imágenes
2.6. Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras en procesamiento de texto
3. CONCEPTOS AVANZADOS
3.1. Aprendizaje por refuerzo
3.2. Aprendizaje por refuerzo profundo
3.3. Redes generativas antagónicas (GAN)
3.4. Implementación y ejemplos con Tensorflow/Keras.
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