Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales en R

Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales en R.Aprendizaje profundo con Redes Neuronales Recurrentes en Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales.Instructores: PhD. Manuel Castillo. Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Machine Learning. Este es el curso continuación del también curso de Udemy llamado:Deep Learning para datos tabulares con R y Keras: Aprendizaje profundo con R para Tidy Data. Aprende a desarrollar modelos basados en redes neuronales de básico a experto.Descripción del Curso:Bienvenido al curso de Deep Learning para Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Aprendizaje profundo para Procesamiento del Lenguaje Natural y Series Temporales con R y Keras. Si está interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, más adelante podrás profundizar más en los antecedentes y la teoría, según lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y más valiosos resultados.En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rápidamente modelos de Deep Learning potentes a través de la librería Keras de R.La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestr