Un diplomado diseñado para que adquieras nuevas competencias y le saques el máximo rendimiento a herramientas como Keras y TensorFlow”

Según un reciente estudio realizado por la comunidad científica, actualmente más del 60% de las compañías emplean la Inteligencia Artificial y un 85% de ellas la consideran una inversión prioritaria en su estrategia comercial. Esto pone de manifiesto la importancia de que los trabajadores se especialicen en esta materia para desempeñar sus labores diarias con la máxima eficiencia. Uno de los perfiles profesionales más demandados por las organizaciones es el de ingeniero experto en Deep Learning. Estos profesionales construyen arquitecturas de Redes Neuronales que emulan la manera en que el cerebro humano opera, para identificar patrones y generar predicciones mediante grandes volúmenes de datos. 

En respuesta a esta demanda, TECH lanza un diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning. Diseñado por referentes en esta materia, el plan de estudios sumergirá al alumnado en el proceso de construcción de estas arquitecturas. Para ello, los materiales didácticos abordarán con minuciosidad conceptos imprescindibles que abarcan desde la conexión entre las diferentes capas hasta el entrenamiento de la red. Los alumnos examinarán los principios más relevantes de las Redes Neuronales, que les permitirá incorporar a los modelos funciones de activación, propagación hacia atrás e inclusive el ajuste de parámetros. Asimismo, gracias al temario, los egresados utilizarán la herramienta del Keras con eficacia para efectuar tareas como la implementación del Perceptrón Multicapa. 

Cabe destacar que la titulación universitaria se fundamenta en el revolucionario método del Relearning, del cual TECH es pionera. Este sistema de enseñanza garantiza al alumnado que asimile los contenidos didácticos de forma ágil, progresiva y natural. Además, al tratarse de una capacitación 100% online, los estudiantes podrán embarcarse en una experiencia educativa desde la comodidad de sus hogares. Solamente necesitarán un dispositivo electrónico capaz de acceder a Internet para ingresar al Campus Virtual, donde además del temario encontrarán una biblioteca atestada de recursos en varios formatos (como resúmenes interactivos y lecturas especializadas) para afianzar su conocimiento de manera dinámica.

¿Buscas una titulación universitaria compatible con tus responsabilidades cotidianas? Este programa se adaptará tanto a tus horarios como ritmo de aprendizaje”

Este diplomado en Redes Neuronales 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 Redes Neuronales 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

Manejarás con destreza el hiperparámetro del Learning Rate para controlar la magnitud de los ajustes realizados a los pesos del modelo”

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.  

Gracias al método Relearning que emplea TECH, afianzarás los conceptos claves que de forma natural y progresiva para garantizar el éxito de tu aprendizaje”

Podrás descargarte todo el temario desde el primer día, para que puedas consultarlo siempre que lo desees incluso desde tu smartphone” 

Gracias a este diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning, los egresados renovarán su saber en esta materia mientras obtienen nuevas competencias que elevarán sus horizontes profesionales. Asimismo, diseñarán arquitecturas neuronales avanzadas que aprenderán a partir de datos y se adaptarán a tareas concretas. Por otro lado, dispondrán de los recursos necesarios para hacer frente a los obstáculos que surjan durante el desempeño de sus diferentes cometidos. De este modo, los profesionales ofrecerán soluciones innovadoras en numerosos campos como la visión por computadora, medicina, robótica o finanzas.

Dominarás las claves del Aprendizaje Profundo y conocerás todas sus aplicaciones para acrecentar tu visibilidad laboral en una industria tecnológica en pleno auge”

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 

• 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

Cumplirás tus metas académicas con comodidad, evitando desplazamientos incensarios a instituciones educativas gracias a la modalidad 100% online de TECH”