Especialízate en las diversas aplicaciones del Deep Learning para que contribuyas a la transformación tecnológica de la sociedad” 

El Deep Learning ha permitido el avance de áreas como la Visión por Computadora, el Procesamiento de Lenguaje Natural y la Robótica. En la actualidad, la aplicación de estas técnicas está siendo cada vez más demandada en diferentes sectores como la Medicina, la Ingeniería, el Marketing o la Seguridad, entre otros. Por ejemplo, en Medicina el Deep Learning ha demostrado ser muy útil en la detección temprana de enfermedades a través del análisis de imágenes médicas. En el Marketing, puede ser utilizado para hacer predicciones precisas del comportamiento del consumidor y personalizar las ofertas. 

Estos son solo algunos ejemplos que escenifican la importancia de una especialización en esta área. Así, se ha diseñado la especialización en Aplicaciones de Deep Learning, un programa que tiene como objetivo preparar profesionales capaces de utilizar estas técnicas en diferentes contextos. El título consta de módulos que abordan las aplicaciones más populares de Deep Learning y los matriculados se actualizarán en el diseño y entrenamiento de redes neuronales recurrentes,  Autoencoders, GAN y Modelos de Difusión, entre otros puntos clave. 

Además, la titulación se vale de la metodología pedagógica del Relearning para asimilar los conceptos con mayor rapidez. Asimismo, la flexibilidad para organizar los recursos académicos permite a los estudiantes adaptar su tiempo de estudio a sus necesidades personales y profesionales. Y siempre de manera completamente online.

Desarrollarás habilidades altamente demandadas para destacar en un sector cada vez más global como el Deep Learning”   

Esta especialización en Aplicaciones de 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 Aplicaciones 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 

Obtén una ventaja competitiva en el mercado laboral generando texto a través de redes neuronales recurrentes”   

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.

Evalúa de manera experta el uso de redes neuronales para mejorar la precisión de un agente al tomar decisiones"

Implementa avanzados algoritmos de refuerzo para mejorar el rendimiento de un agente gracias a esta especialización"

Al inscribirse en esta especialización de 450 horas, los alumnos tendrán la posibilidad de adquirir habilidades y conocimientos especializados que les permitirán avanzar en el campo del Deep Learning de manera significativa. Por esta razón, TECH se concentra en ofrecer recursos pedagógicos innovadores y de fácil acceso para apoyar a los estudiantes en el logro de sus metas. Todo con el fin de que se desenvuelvan con solvencia en un área competencial tan exigente como el Aprendizaje Profundo. 

Alcanza los objetivos propuestos por TECH y desarrolla aplicaciones prácticas de Procesamiento del Lenguaje Natural con RNN”  

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. 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 2. 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 3. 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 

Serás una referencia en la implementación de técnicas de PCA con un codificador automático lineal incompleto”