Dominarás las herramientas más innovadoras del Deep Learning, como el TensorFlow, para enriquecer tus proyectos gracias a este diplomado”

Gracias a la constante evolución tecnológica propulsada por la Industria 4.0, la Inteligencia Artificial está impactando en todos los sectores para mejorar la calidad de vida de la ciudadanía. En este sentido, los expertos utilizan los mecanismos del Deep Learning para diseñar nuevos medicamentos, optimizar el consumo de energía e incluso adaptar los contenidos educativos de los alumnos según sus necesidades específicas. Sin embargo, esta disciplina requiere que los profesionales actualicen con frecuencia sus conocimientos para incorporar las técnicas más avanzadas a su praxis diaria. Asimismo, resulta esencial que adquieran nuevas destrezas para el correcto manejo de las tecnologías emergentes.

Por ello, TECH lanza un revolucionario diplomado en Deep Learning que ahondará en todos los adelantos que se han producido en esta materia y otorgará al alumnado un amplio abanico de recursos para optimizar sus proyectos laborales. El plan de estudios profundizará en la construcción de Redes Neuronales, con el fin de que los egresados resuelvan una pluralidad de problemas complejos en aspectos como la visión por computadora o el procesamiento de lenguaje natural. En sintonía, el temario indagará en conceptos fundamentales como la regresión lineal, perceptron, loss function, regularización y normalización. Asimismo, los materiales didácticos ofrecerán herramientas avanzadas destinadas a la visualización de resultados. De este modo, los egresados optimizarán el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

En cuanto a la metodología del programa, TECH usa su revolucionario método de enseñanza del Relearning. A través de la repetición paulatina de los conceptos fundamentales, los alumnos afianzarán todos los conocimientos de forma natural. Así no tendrán que recurrir a técnicas que conllevan un esfuerzo extra, como la memorización. En este sentido, lo único que necesitarán los estudiantes para ingresar al Campus Virtual es un dispositivo electrónico con acceso a Internet (sirviendo su propio teléfono inteligente, ordenador o Tablet). 

Emplearás la Confusion Matrix para obtener una visión detallada del rendimiento del modelo e identificar áreas de mejora para su optimización” 

Este diplomado 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 deep learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica 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

Profundizarás en las métricas de evaluación de las Redes Neuronales para evaluar su rendimiento y comprobar que realicen sus tareas con eficiencia”

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.  

¿Buscas renovar tu saber en el campo del Machine Learning? Con este programa, te mantendrás a la vanguardia del mismo en solo 6 semanas”

Te posicionarás en el mercado laboral gracias a esta titulación universitaria 100% online, que se adapta a tus necesitades y te brinda un aprendizaje sólido”

El presente programa universitario enfocado al Deep Learning equipará a los egresados con las últimas tendencias que se han producido en este Subcampo del Aprendizaje Automático. De esta forma, enriquecerán sus procedimientos diarios con las herramientas más avanzadas para construir Redes Neuronales y abordar así una amplia variedad de problemas complejos que requieren un procesamiento inteligente de datos. Asimismo, tendrán un profundo conocimiento sobre el hardware destinado a la fase de entrenamiento de modelos. Así los expertos realizarán cálculos paralelos de manera eficiente, permitiendo a las empresas puedan desarrollar productos y servicios exclusivos. 

Esta capacitación te preparará de manera intensiva para que te especialices en Deep Learning, el perfil más demandado actualmente en la industria tecnológica”

Objetivos generales 

• Generar conocimiento especializado sobre deep learning y analizar por qué ahora
• Presentar las redes neuronales y examinar su funcionamiento
• Analizar las métricas para un correcto entrenamiento
• Fundamentar las matemáticas detrás de las redes neuronales

Objetivos específicos 

• Analizar las familias que componen el mundo de la inteligencia artificial
• Compilar los principales frameworks de Deep Learning
• Definir las redes neuronales
• Presentar los métodos de aprendizaje de las redes neuronales
• Fundamentar las funciones de coste
• Establecer las funciones más importantes de activación
• Examinar técnicas de regularización y normalización
• Desarrollar métodos de optimización e inicialización

Diseñarás Redes Neuronales que lograrán adaptar el modelo a la tarea específica, además de optimizar su rendimiento e identificar patrones complejos en los datos”