Módulo 1. Redes Recurrentes

1. Encajes de palabras
2. Redes recurrentes y arquitectura encoder-decoder
3. Resúmenes de texto y series de tiempo
4. Arquitecturas LSTM

Módulo 2. Redes Convolucionales

1. Convoluciones
2. Detección de objetos
3. Arquitecturas modernas
4. Algoritmos de entrenamiento

Módulo 3. Deep Learning Multimodal

1. OCR
2. El producto de Hadamard y la fusión de datos
3. Visual Question Answering
4. El mecanismo de Atención

Módulo 4. Optimización y Cálculo Diferencial

1. Datos censurados
2. Funciones de pérdida no estándar
3. Aplicaciones clínicas

4. Back-propagation

Módulo 5. Generative Adversarial Networks

1. Aplicaciones no estándar
2. Modelo generativo y discriminativo
3. Generación de logos

4. Regularizaciones

Módulo 6. Deep Reinforcement Learning y SupplyChain

1. Procesos de decisión de markov
2. Q-Learning
3. La solución de Google para su centro de datos
4. Aproximación mediante redes neuronales

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