Dominarás el Entrenamiento de Modelos Convolucionales para realizar predicciones sobre las imágenes con exactitud, gracias a este diplomado 100% online”

En el contexto del Deep Learning, se han producido numerosos avances con los que mejorar la calidad de los datos y abrir nuevas posibilidades en la investigación. Entre ellos, destacan las técnicas de los Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. Estos 3 modelos poseen la capacidad de generar datos sintéticos que se asemejan a los datos reales, lo cual es especialmente útil en casos en los que las informaciones reales son difíciles de obtener. Por ejemplo, estos instrumentos producen imágenes, texto o sonidos sintéticamente para entrenar modelos de Aprendizaje Automático.  Cabe destacar que tienen aplicaciones en una multitud de áreas tales como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y hasta la generación de música. 

A raíz de esto, TECH lanza un diplomado focalizado en Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. A lo largo del plan de estudio, se examinarán aspectos como la Construcción de Arquitecturas de Codificación, el Reconocimiento de patrones o el uso de Redes Adversarias Generativas. Esto equipará a los egresados con los procedimientos más innovadores para desarrollar datos sintéticos y mejorar la calidad de los datos. El temario también profundizará en las particularidades de las Redes Neuronales Profundas, con el fin de que los profesionales procesen grandes volúmenes de datos en diversos campos y optimicen la eficiencia de las soluciones inteligentes.

Este diplomado se imparte en una modalidad totalmente online, por lo que el alumnado no tendrá que realizar incómodos desplazamientos diarios hacia un centro académico. A su vez, cuenta con la revolucionaria metodología del Relearning, que favorece la adquisición de conocimientos por parte de los alumnos a su propio ritmo de estudio, sin limitaciones externas de enseñanza.  Igualmente, cuenta con una amplia variedad de contenidos didácticos que combinan el carácter textual y multimedia, para que puedan escoger al que más se adapte a sus preferencias pedagógicas. 

¿Aspiras a especializarte en el Modelado de Distribuciones de Datos? Gracias a este programa lo conseguirás en solo 150 horas”  

Este diplomado en Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 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 Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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

Implementarás en tus modelos las técnicas más vanguardistas para mejorar tanto su rendimiento como capacidad de generalización”

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.  

Ahondarás en la construcción de Arquitecturas de Codificación y alimentarás modelos de Aprendizaje Automático para múltiples tareas”

Esta capacitación te hará aprender de forma teórica y práctica con sistemas virtuales de aprendizaje, para que desarrolles tu trabajo con un aval de resultados exitosos”

Gracias a esta experiencia educativa inmersiva, los egresados se convertirán en auténticos profesionales en el área del Deep Learning. Tras 150 horas lectivas, los alumnos adquirirán una compresión sólida y práctica sobre las técnicas más avanzadas en el campo del Aprendizaje Profundo: Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. De esta forma, las aplicarán con eficacia en sus proyectos para realizar tareas de generalización de contenido sintético, la extracción de características y la modelización de datos de alta dimensionalidad. Además, los estudiantes dominarán el lenguaje de programación de Python para construir aplicaciones web de manera rápida a la par que eficiente.

Al finalizar las 6 semanas de esta capacitación, habrás obtenidos las herramientas necesarias para lanzar tu carrera como Ingeniero de Software en Inteligencia Artificial”  

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 

• Implementar técnicas de PCA con un codificador automático lineal incompleto
• Utilizar autocodificadores convolucionales y variacionales para mejorar los resultados de los autoencoders
• Analizar cómo las GANs y los modelos de difusión pueden generar imágenes nuevas y realistas
• Fomentar al alumnado a explorar nuevas ideas, experimentar con diferentes enfoques y desarrollar soluciones creativas utilizando técnicas avanzadas del Deep Learning

Una titulación universitaria totalmente flexible y de excelencia educativa, que podrás cursar cómodamente desde tu móvil, ordenador o tablet”