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Deep Learning aplicado: Diagnóstico de Covid-19 en Rayos X


  Deep Learning aplicado: Diagnóstico de Covid-19 en Rayos X

Udemy Coupon ED | Deep Learning aplicado: Diagnóstico de Covid-19 en Rayos X

Aprende a crear y desplegar desde cero un modelo de Deep Learning para el análisis y procesamiento de imágenes médicas. Get Coupon ED
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What you'll learn
  • Entender la intuición detrás de los modelos de Deep Learning
  • Entender la intuición detrás de los algoritmos de Redes Neuronales Convolucionales
  • Entender la intuición detrás del procesamiento de imágenes médicas (Rayos X de tórax) con algoritmos de Inteligencia Artificial
  • Realizar el paso a paso para la construcción de un modelo de Deep Learning
  • Realizar el paso a paso para el despliegue de un modelo de Deep Learning
 Description

Bienvenido a este curso 100% aplicado en el que podrás aprender el paso-a-paso de la construcción y despliegue de un modelo de Deep Learning para el análisis y procesamiento de imágenes de Rayos X de tórax y clasificar imágenes de Covid-19 vs Normal.

Estructura temática:
  • ¿Qué es Deep Learning?
  • ¿Por qué Deep Learning?
  • Redes Neuronales Convolucionales
  • Data augmentation e Image normalization
  • Transfer Learning
  • Modelos Pre-entrenados: DenseNet
  • Construcción y entrenamiento de un modelo de Deep Learning
  • Evaluación de un modelo de Deep Learning vía métricas como: Accuracy, Sensitivity y/o Specificity
  • Configuración de ambiente en la nube para el despliegue en Google Cloud Platform + CentOS
  • Despliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde cero
  • Implementación de llamadas al Servicio Web desde cero
  • Consideraciones técnicas y de dominio en los proyectos de Deep Learning

Curso 100% práctico:

El curso prioriza el desarrollo de algoritmos en sesiones de laboratorio y actividades de programación 100% hands-on con los que podrás reproducir cada una de las líneas de código con explicaciones muy bien detalladas, sin descuidar los fundamentos teóricos de cada uno de los conceptos descritos.
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