Matricúlate ahora en una titulación con la que crearás los algoritmos de Deep Learning más avanzados”

El avance en el campo del Deep Learning ha sido significativo en los últimos años gracias al desarrollo de nuevas técnicas y metodologías que permiten entrenar modelos de aprendizaje profundo con un mayor rendimiento y eficiencia. Por ello, existe una gran demanda de profesionales altamente capacitados en esta área para aplicar estas técnicas a proyectos innovadores y desafiantes, por lo que el informático de la actualidad se encuentra ante una fantástica oportunidad.

Por eso surge esta especialización en Deep Learning Avanzado, que consta de varias unidades temáticas que abordan los aspectos más relevantes del Deep Learning, desde el aprendizaje supervisado hasta el aprendizaje por refuerzo y la generación de texto. Además, los participantes tendrán la oportunidad de dominar técnicas avanzadas como el uso de las redes neuronales recurrentes.

Asimismo, la especialización en Deep Learning Avanzado se imparte en línea, lo que permite a los estudiantes acceder al contenido del título en cualquier momento y lugar. Del mismo modo, la metodología pedagógica del Relearning se enfoca en el aprendizaje autónomo y dirigido mediante la reiteración de los conceptos, impulsando el progreso educativo de los alumnos. Además, el programa ofrece una gran flexibilidad para organizar los recursos académicos, lo que permite a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus horarios y necesidades específicas.

Destaca con una especialización que te permitirá sentar las bases para replicar el éxito de empresas de IA como OpenAI o DeepMind”

Esta especialización en Deep Learning Avanzado contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Deep Learning Avanzado
• 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

Lanzarás tu carrera como informático creando avanzados modelos de Deep Computer Vision”

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.

Serás una referencia a la hora de crear modelos de IA que produzcan lenguaje natural con una calidad sorprendente"

Te someterás a útiles casos prácticos con los que potenciarás tus habilidades para optimizar la política de un agente"

Al matricularse en esta especialización, los estudiantes tendrán la oportunidad de obtener habilidades y conocimientos especializados que les permitirán avanzar significativamente en el campo del Deep Learning. Conscientes de la complejidad y desafíos continuos de este campo, TECH se enfoca en brindar recursos educativos innovadores y accesibles las 24 horas del día para apoyar a los estudiantes en el logro de sus objetivos. Todo ello con el propósito de que puedan desenvolverse con éxito desde casa o cualquier lugar en un área tan competitiva como el Aprendizaje Profundo.

Alcanza los objetivos planteados por la universidad y resuelve una gran cantidad de problemas en la esfera cotidiana mediante la IA”

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. 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 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. 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

Tendrás todo cuanto necesitas para desarrollar arquitecturas CNN con Keras”