El exclusivo sistema Relearning de TECH te permitirá poner al día tus conocimientos y competencias sobre Arquitectura Visual Cortex del modo más riguroso”

Existen una infinidad de recursos destinados al desarrollo y entrenamiento de modelos de Redes Neuronales. A este respecto, Keras se ha convertido en la más utilizada por los profesionales debido a su facilidad de uso, flexibilidad y compatibilidad con otras bibliotecas. Esta biblioteca de código abierto proporciona a los desarrolladores una Interfaz de Programación de Aplicaciones de alto nivel, que les permite construir modelos de Aprendizaje profundo con inmediatez. De esta forma, contribuye a la creación de modelos de clasificación de imágenes que pueden identificar diferentes objetos en las instantáneas. Esto resulta provechoso para aspectos como los sistemas de reconocimiento de rostros, clasificación de imágenes médicas o la creación de arte generativo.

En este contexto, TECHimplementa una Postgraduate diploma que se centrará en el Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales. Para ello, el itinerario académico profundizará en el Entrenamiento de transferencia de aprendizaje atendiendo a factores como las técnicas de inicialización de pesos y términos de suavizados. Así los egresados aprovecharán el conocimiento previo adquirido por modelos preentrenados para mejorar el rendimiento de nuevas tareas de aprendizaje automático. También la capacitación abordará la construcción de una aplicación Deep Learning mediante TensorFlow y NumPy. Esto permitirá a los profesionales utilizar estas herramientas de una manera óptima en ámbitos como la predicción de resultados.

La titulación universitaria se impartirá de manera 100% online, en una plataforma virtual de estudios que no está regida por horarios predefinidos. Lejos de esto, cada estudiante tendrá la oportunidad de autogestionar sus progresos de manera personalizada en cualquier momento de las 24 horas del día. Uno de los rasgos más distintivos de la metodología es el proceso de aprendizaje que TECHutiliza en todos sus programas: el Relearning. Este sistema de enseñanza fomentará la adquisición de competencias de modo rápido y flexible a partir del análisis de los contenidos teóricos y la ejemplificación de casos basados en el contexto real de la profesión.

Estarás equipado para contribuir al avance del conocimiento en el área del Aprendizaje Profundo mediante la investigación y desarrollo de nuevos algoritmos” 

Esta Postgraduate diploma en Neural Networks and Deep Learning Training 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 y Entrenamiento en Deep Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información tecnológica 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

Optimizarás tus habilidades en el diseño de modelos de Aprendizaje Profundo para generar soluciones efectivas a los proyectos”

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.  

Dominarás el entorno computacional de NumPy y realizarás operaciones numéricas en arreglos multidimensionales”

Accederás a una biblioteca multimedia repleta de contenidos dinámicos que afianzarán tu aprendizaje de un modo más visual”  

This training is designed by experts in the field of Neural Networks and Deep Learning, with the objective of providing you with a comprehensive perspective on these subjects. The curriculum will analyze in detail the training of multi-layer neural networks, ranging from gradient optimization techniques to selection of metrics and evaluation parameters. Graduates will optimize their internal parameters to perform specific tasks with high accuracy and generalization. The syllabus will also delve into the proper handling of TensorFlow, one of the most effective softwares for both building and training machine learning models.

You will enter a process of professional growth that will equip you with advanced skills to excel in the field of Computer Vision" 

Module 1. Deep Neural Networks Training

1.1. Gradient Problems

1.1.1. Gradient Optimization Techniques
1.1.2. Stochastic Gradients
1.1.3. Weight Initialization Techniques

1.2. Reuse of Pre-Trained Layers

1.2.1. Learning Transfer Training
1.2.2. Feature Extraction
1.2.3. Deep Learning

1.3. Optimizers

1.3.1. Stochastic Gradient Descent Optimizers
1.3.2. Adam and RMSprop Optimizers
1.3.3. Moment Optimizers

1.4. Learning Rate Programming

1.4.1. Automatic Learning Rate Control
1.4.2. Learning Cycles
1.4.3. Smoothing Terms

1.5. Overfitting

1.5.1. Cross Validation
1.5.2. Regularization
1.5.3. Evaluation Metrics

1.6. Practical Guidelines

1.6.1. Model Design
1.6.2. Selection of Metrics and Evaluation Parameters
1.6.3. Hypothesis Testing

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Learning Transfer Training
1.7.2. Feature Extraction
1.7.3. Deep Learning

1.8. Data Augmentation

1.8.1. Image Transformations
1.8.2. Synthetic Data Generation
1.8.3. Text Transformation

1.9. Practical Application of Transfer Learning

1.9.1. Learning Transfer Training
1.9.2. Feature Extraction
1.9.3. Deep Learning

1.10. Regularization

1.10.1. L1 and L2
1.10.2. Regularization by Maximum Entropy
1.10.3. Dropout

Module 2. Model Customization and training with TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Using the TensorFlow Library
2.1.2. Model Education with TensorFlow
2.1.3. Operations with Graphs in TensorFlow

2.2. TensorFlow and NumPy

2.2.1. NumPy Computational Environment for TensorFlow
2.2.2. Using NumPy Arrays with TensorFlow
2.2.3. NumPy Operations for TensorFlow Graphs

2.3. Model Customization and Training Algorithms

2.3.1. Building Custom Models with TensorFlow
2.3.2. Management of Training Parameters
2.3.3. Use of Optimization Techniques for Training

2.4. TensorFlow Functions and Graphs

2.4.1. Functions with TensorFlow
2.4.2. Use of Graphs for Model Training
2.4.3. Optimization of Graphs with TensorFlow Operations

2.5. Data Loading and Preprocessing with TensorFlow

2.5.1. Loading of Datasets with TensorFlow
2.5.2. Data Preprocessing with TensorFlow
2.5.3. Using TensorFlow Tools for Data Manipulation

2.6. The tf.data API

2.6.1. Using the tf.data API for Data Processing
2.6.2. Constructing Data Streams with tf.data
2.6.3. Use of the tf.data API for training models

2.7. The TFRecord Format

2.7.1. Using the TFRecord API for Data Serialization
2.7.2. Loading TFRecord Files with TensorFlow
2.7.3. Using TFRecord Files for Training Models

2.8. Keras Preprocessing Layers

2.8.1. Using the Keras Preprocessing API
2.8.2. Construction of preprocessing pipelined with Keras
2.8.3. Using the Keras Preprocessing API for Model Training

2.9. The TensorFlow Datasets Project

2.9.1. Using TensorFlow Datasets for Data Loading
2.9.2. Data Preprocessing with TensorFlow Datasets
2.9.3. Using TensorFlow Datasets for Model Training

2.10. Construction of a Deep Learning Application with TensorFlow. Practical Application

2.10.1. Building a Deep Learning App with TensorFlow
2.10.2. Training a Model with TensorFlow
2.10.3. Use of the Application for the Prediction of Results

Module 3. Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks

3.1. The Visual Cortex Architecture

3.1.1. Functions of the Visual Cortex
3.1.2. Theories of Computational Vision
3.1.3. Models of Image Processing

3.2. Convolutional Layers

3.2.1. Reuse of Weights in Convolution
3.2.2. 2D Convolution
3.2.3. Activation Functions

3.3. Grouping Layers and Implementation of Grouping Layers with Keras

3.3.1. Pooling  and Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Types of Pooling

3.4. CNN Architecture

3.4.1. VGG Architecture
3.4.2. AlexNet Architecture
3.4.3. ResNet Architecture

3.5. Implementation of a ResNet-34 CNN using Keras

3.5.1. Weight Initialization
3.5.2. Input Layer Definition
3.5.3. Output Definition

3.6. Use of Pre-trained Keras Models

3.6.1. Characteristics of Pre-trained Models
3.6.2. Uses of Pre-trained Models
3.6.3. Advantages of Pre-trained Models

3.7. Pre-trained Models for Transfer Learning

3.7.1. Transfer Learning
3.7.2. Transfer Learning Process
3.7.3. Advantages of Transfer Learning

3.8. Deep Computer Vision Classification and Localization

3.8.1. Image Classification
3.8.2. Localization of Objects in Images
3.8.3. Object Detection

3.9. Object Detection and Object Tracking

3.9.1. Object Detection Methods
3.9.2. Object Tracking Algorithms
3.9.3. Tracking and Localization Techniques

3.10. Semantic Segmentation

3.10.1. Deep Learning for Semantic Segmentation
3.10.2. Edge Detection
3.10.3. Rule-based Segmentation Methods

This training will give your career a boost and make you a true Deep Learning expert"