Ponte al día en las bases matemáticas del Deep Learning para crear las redes neuronales más avanzadas”

En la actualidad, el Deep Learning se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en la Inteligencia Artificial debido a su capacidad para entrenar redes neuronales profundas y realizar tareas complejas con precisión en una amplia variedad de campos. En la Robótica, por ejemplo, el Deep Learning se utiliza para la navegación autónoma y el reconocimiento de objetos. En el caso del Procesamiento del Lenguaje Natural, es valioso para la traducción automática y la creación de Chatbots inteligentes.

Sin embargo, para poder utilizar eficazmente estas redes neuronales, es necesario tener una visión sólida de las bases matemáticas subyacentes. Este es precisamente el enfoque del diplomado en Bases Matemáticas del Deep Learning , el cual está diseñado para proporcionar a los estudiantes una base en Matemáticas avanzadas y Estadística necesarias para el aprendizaje profundo.

El programa está estructurado en torno a temas que versan sobre el Álgebra lineal, cálculo multivariable, optimización y Probabilidad. En este sentido, los estudiantes recorrerán conceptos clave, como matrices, vectores, derivadas parciales, Gradiente descendente, distribuciones de probabilidad o Estadística inferencial. Además, el título también incluye varios ejemplos y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a aplicar los conceptos teóricos en un contexto real.

Lo mejor es que este diplomado es 100% online, lo que significa que los matriculados pueden acceder a los materiales del programa desde cualquier lugar del mundo y en cualquier momento que les resulte conveniente.

Serás un experto en las operaciones con funciones vectoriales y sus derivadas”

Este diplomado en Bases Matemáticas del 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 Bases Matemáticas del 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

Hazte con todas las claves para dominar el funcionamiento de los modelos que operan bajo el Aprendizaje Supervisado”

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

Compara conjuntos de datos con maestría gracias a los innovadores recursos pedagógicos del Campus Virtual"

Te especializarás en ajustar hiperparámetros o manejar técnicas de regularización en solo 300 horas"

Los estudiantes que se inscriban en este programa tendrán la oportunidad de desarrollar un conocimiento avanzado que les permitirá mejorar sus perspectivas de carrera en el sector tecnológico, especialmente en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus objetivos, esta institución académica ofrece herramientas pedagógicas innovadoras y de fácil acceso, así como un profesorado de primer nivel de amplio bagaje en el campo de la IA.

Logra los objetivos del título y desarrolla la Regla de la Cadena para calcular derivadas de funciones anidadas” 

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
• Comprender cómo los autoencoders pueden utilizarse para codificar datos eficientemente
• 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

Matricúlate ahora y lleva tu carrera en Informática al siguiente nivel explorando la funcionalidad de las librerías Transformers”