Aplicarás a tus proyectos las técnicas más innovadoras del Aprendizaje profundo gracias a este maestría 100% online” 

El TensorFlow se ha transformado en la herramienta más importante para implementar y entrenar modelos de Aprendizaje Profundo. Los desarrolladores emplean tanto su variedad de instrumentos como bibliotecas para entrenar modelos que realicen tareas automáticas de detección de objetos, clasificación y procesamiento del lenguaje natural. En esta misma línea, esta plataforma es provechosa para detectar anomalías en datos, lo que es esencial en ámbitos como la seguridad cibernética, el mantenimiento predictivo y el control de calidad. Sin embargo, su uso puede implicar una serie de retos para los profesionales, entre los que destacan la selección de la arquitectura de red neuronal adecuada.

Ante esta situación, TECH implementa un maestría que proporcionará a los expertos un enfoque integral sobre el Deep Learning. Elaborado por expertos en la materia, el plan de estudios ahondará en los fundamentos matemáticos y principios del Aprendizaje Profundo. Esto les permitirá a los egresados construir Redes Neuronales dirigidas al procesamiento de información que implican reconocimiento de patrones, tomas de decisiones y aprendizaje a partir de datos. Asimismo, el temario profundizará en el Reinforcement Learning teniendo en cuenta factores como la optimización de las recompensas y la búsqueda de política. Por otra parte, los materiales didácticos ofrecerán técnicas avanzadas de optimización y visualización de resultados. 

En cuanto al formato de la titulación universitaria, esta se imparte a través de una metodología 100% online para que los egresados puedan completar el programa con comodidad. Para acceder a los contenidos académicos tan solo necesitarán un dispositivo electrónico con acceso a Internet, puesto que los horarios y cronogramas evaluativos se planifican de manera individual. Por otro lado, el temario se apoyará en el novedoso sistema de enseñanza del Relearning, del cual TECH es pionera. Este sistema de aprendizaje consiste en la reiteración de los aspectos claves para garantizar el dominio de sus diferentes aspectos.

Estudia por medio de innovadores formatos didácticos multimedia que optimizarán tu proceso de actualización en Deep Learning”

Este maestría 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 Data Engineer y Data Scientist
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica 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

¿Buscas enriquecer tu praxis con las técnicas de optimización de gradientes más avanzadas? Lógralo con este programa en tan solo 12 meses”

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.

Profundizarás en los Backward Pass para calcular los gradientes de la función de pérdida con respecto a los parámetros de la red”

Gracias a la metodología del Relearning, tendrás libertad para planificar tanto tus horarios de estudio como cronogramas educativos”

Gracias a este maestría, los egresados desarrollarán sus habilidades y conocimientos en el campo del Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial. De esta forma, implementarán las técnicas más avanzadas de Deep Learning en sus proyectos para mejorar el rendimiento de los modelos en tareas específicas. Asimismo, los expertos serán capaces de desarrollar sistemas inteligentes que puedan realizar automáticamente tareas como el reconocimiento de patrones en imágenes, análisis de sentimientos en texto o detección de anomalías en datos. 

Un titulo universitario diseñado con base en las últimas tendencias en Deep Learning para garantizarte un aprendizaje exitoso”

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 especializado 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

Módulo 4. Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas

• Analizar los problemas de gradiente y cómo se pueden evitar
• Determinar cómo reutilizar capas preentrenadas para entrenar redes neuronales profundas
• Establecer cómo programar la tasa de aprendizaje para obtener los mejores resultados

Módulo 5. Personalización de Modelos y Entrenamientos con TensorFlow

• Determinar cómo usar la API de TensorFlow para definir funciones y gráficos personalizados
• Fundamentar el uso de la API tf.data para cargar y preprocesar los datos de manera eficiente
• Discutir el proyecto TensorFlow Datasets y cómo se puede usar para facilitar el acceso a conjuntos de datos preprocesados

Módulo 6. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Explorar y entender cómo funcionan las capas convolucionales y de agrupación para la arquitectura Visual Cortex
• Desarrollar arquitecturas CNN con Keras
• Usar modelos preentrenados de Keras para clasificación, localización, detección y seguimiento de objetos, así como para la segmentación semántica

Módulo 7. Secuencias de procesamiento utilizando RNN y CNN

• Analizar la arquitectura de las neuronas y capas recurrentes
• Examinar los diversos algoritmos de entrenamiento para el entrenamiento de modelos RNN
• Evaluar el desempeño de los modelos RNN utilizando métricas de exactitud y sensibilidad

Módulo 8. Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN y Atención

• Generar texto utilizando redes neuronales recurrentes
• Entrenar una red codificador-decodificador para realizar traducción automática neuronal
• Desarrollar una aplicación práctica de procesamiento del lenguaje natural con RNN y atención

Módulo 9. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

• 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

Módulo 10. Reinforcement Learning

• Utilizar gradientes para optimizar la política de un agente
• Evaluar el uso de redes neuronales para mejorar la precisión de un agente al tomar decisiones
• Implementar diferentes algoritmos de refuerzo para mejorar el rendimiento de un agente

Una experiencia de capacitación clave, única y decisiva que propulsará tu desarrollo profesional”