Gracias a los conocimientos sólidos que te aporta este programa, te adentrarás en esta importante rama de la inteligencia artificial centrada en la construcción de algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano con una metodología eficaz y en formato 100% online” 

El Deep Learning es una de las principales tecnologías detrás de la inteligencia artificial y ha impulsado muchos avances en campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon Alexa tiene una tasa de precisión del 95% basada en esta rama de la IA. Así, puede ser utilizado para resolver problemas importantes en la sociedad, como la detección temprana de enfermedades, la predicción de desastres naturales y la lucha contra el cambio climático. Por ejemplo, el Deep Learning se ha utilizado para predecir el derretimiento de los glaciares con una precisión del 96%. 

Bajo este contexto, TECH ha diseñado una titulación exhaustiva en la que el alumno se adentrará en los principios de la Deep Learning y profundizará en sus fundamentos matemáticos. Así, realizar esta titulación se postula como una excelente opción de crecimiento profesional debido a la creciente demanda de profesionales capacitados en el área, el aumento de la inversión en IA, sus diversas aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, el desafío intelectual que presenta y su potencial para la innovación. 

Y para facilitar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado este completo programa basado en la exclusiva metodología Relearning. Un proceso de enseñanza concebido para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera progresiva y natural mediante la repetición de los mismos. Así, adquirirá las competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida.   

Todo ello presentado en un formato totalmente online. De este modo, el profesional se centra solo en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, tan solo necesitará de un dispositivo con conexión a internet.

Especialízate en un sector en auge con gran proyección y podrás destacar en una amplia variedad de aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de voz”   

Este especialización en Deep Learning contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Deep Learning 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este especialización. 100% flexible y online"

Aprende a realizar métricas de evaluación y determina los métodos de optimización de Deep Learning gracias a esta exclusiva titulación"

El conocimiento adquirido a través del plan de estudios permitirá al egresado adquirir una perspectiva global y ponerse al día en los aspectos clave del Deep Learning para alcanzar los objetivos propuestos. De esta manera, desarrollará habilidades integrales en un campo de la ingeniería que es esencial, global y altamente versátil, lo que conducirá al estudiante hacia la excelencia en un sector en auge. Con el objetivo de garantizar la satisfacción del estudiante, TECH ha establecido una serie de objetivos generales y específicos que guiarán al estudiante hacia el éxito. 

Actualiza tus competencias en máquinas de aprendizaje supervisado para mejorar tu futuro profesional. Ahora es, siempre, el mejor momento” 

Objetivos generales

• Fundamentar los conceptos clave de las funciones matemáticas y sus derivadas
• Aplicar estos principios a los algoritmos de aprendizaje profundo para aprender automáticamente
• Examinar los conceptos clave del Aprendizaje Supervisado y cómo se aplican a los modelos de redes neuronales
• Analizar el entrenamiento, la evaluación y el análisis de los modelos de redes neuronales
• Fundamentar los conceptos clave y las principales aplicaciones del aprendizaje profundo
• Implementar y optimizar redes neuronales con Keras
• Desarrollar conocimiento especializados sobre el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Analizar los mecanismos de optimización y regularización necesarios para el entrenamiento de redes profundas

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

• Desarrollar la regla de la cadena para calcular derivadas de funciones anidadas
• Analizar cómo se crean nuevas funciones a partir de funciones existentes y cómo se calculan las derivadas de las mismas
• Examinar el concepto del Backward Pass y cómo se aplican las derivadas de las funciones vectoriales para aprender automáticamente
• Aprender acerca de cómo usar TensorFlow para construir modelos personalizados
• Comprender cómo cargar y procesar datos utilizando herramientas de TensorFlow
• Fundamentar los conceptos clave del procesamiento del lenguaje natural NLP con RNN y mecanismos de atención
• Explorar la funcionalidad de las librerías de transformers de Hugging Face y otras herramientas de procesamiento de lenguaje natural para aplicar a problemas de visión
• Aprender a construir y entrenar modelos de autoencoders, GANs y modelos de difusión
• Comprender cómo los autoencoders pueden utilizarse para codificar datos eficientemente

Módulo 2. Principios de Deep Learning

• Analizar el funcionamiento de la regresión lineal y cómo puede ser aplicada a los modelos de redes neuronales
• Fundamentar la optimización de los hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos de redes neuronales
• Determinar cómo se puede evaluar el rendimiento de los modelos de redes neuronales mediante el uso del conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba

Módulo 3. Las Redes Neuronales, base de Deep Learning

• Analizar la arquitectura de las redes neuronales y sus principios de funcionamiento
• Determinar cómo se pueden aplicar las redes neuronales a una variedad de problemas
• Establecer cómo optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo mediante el ajuste de los hiperparámetros

Conseguirás tus objetivos gracias a las aptitudes y destrezas que te otorga este especialización y en el camino te acompañarán los mejores profesionales”