Gracias a los conocimientos sólidos que te aporta este programa, te adentrarás en esta importante rama de la inteligencia artificial centrada en la construcción de algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano con una metodología eficaz y en formato 100% online” 

El Deep Learning es una de las principales tecnologías detrás de la inteligencia artificial y ha impulsado muchos avances en campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon Alexa tiene una tasa de precisión del 95% basada en esta rama de la IA. Así, puede ser utilizado para resolver problemas importantes en la sociedad, como la detección temprana de enfermedades, la predicción de desastres naturales y la lucha contra el cambio climático. Por ejemplo, el Deep Learning se ha utilizado para predecir el derretimiento de los glaciares con una precisión del 96%. 

Bajo este contexto, TECH ha diseñado una titulación exhaustiva en la que el alumno se adentrará en los principios de la Deep Learning y profundizará en sus fundamentos matemáticos. Así, realizar esta titulación se postula como una excelente opción de crecimiento profesional debido a la creciente demanda de profesionales capacitados en el área, el aumento de la inversión en IA, sus diversas aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, el desafío intelectual que presenta y su potencial para la innovación. 

Y para facilitar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado este completo programa basado en la exclusiva metodología Relearning. Un proceso de enseñanza concebido para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera progresiva y natural mediante la repetición de los mismos. Así, adquirirá las competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida.   

Todo ello presentado en un formato totalmente online. De este modo, el profesional se centra solo en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, tan solo necesitará de un dispositivo con conexión a internet.

Especialízate en un sector en auge con gran proyección y podrás destacar en una amplia variedad de aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de voz”   

Este Postgraduate diploma 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 rigurosa 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 

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti”

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.   

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Postgraduate diploma. 100% flexible y online"

Aprende a realizar métricas de evaluación y determina los métodos de optimización de Deep Learning gracias a esta exclusiva titulación"

The Relearning method, which is based on the constant repetition of key concepts throughout the course, will allow the engineer to obtain advanced and effective learning without having to dedicate long hours of study. In this way, the professional will be able to delve into a complete syllabus on nested functions, neural network models or deep learning applications.  

You will have access to a syllabus designed by experts and with high quality content for you to achieve successful learning”  

Module 1. Deep Learning Mathematical Fundamentals

1.1. Functions and Derivatives

1.1.1. Linear Functions
1.1.2. Partial Derivative
1.1.3. Higher Order Derivatives

1.2. Multiple Nested Functions

1.2.1. Compound Functions
1.2.2. Inverse Functions
1.2.3. Recursive Functions

1.3. Chain Rule

1.3.1. Derivatives of Nested Functions
1.3.2. Derivatives of Compound Functions
1.3.3. Derivatives of Inverse Functions

1.4. Functions with Multiple Inputs

1.4.1. Multi-variable Functions
1.4.2. Vectorial Functions
1.4.3. Matrix Functions

1.5. Derivatives of Functions with Multiple Inputs

1.5.1. Partial Derivative
1.5.2. Directional Derivatives
1.5.3. Mixed Derivatives

1.6. Functions with Multiple Vector Inputs

1.6.1. Linear Vector Functions
1.6.2. Non-linear Vector Functions
1.6.3. Matrix Vector Functions

1.7. Creating New Functions from Existing Functions

1.7.1. Function Addition
1.7.2. Function Product
1.7.3. Function Composition

1.8. Derivatives of Functions with Multiple Vector Inputs

1.8.1. Derivatives of Linear Functions
1.8.2. Derivatives of Non-linear Functions
1.8.3. Derivatives of Compound Functions

1.9. Vector Functions and their Derivatives: One Step Further

1.9.1. Directional Derivatives
1.9.2. Mixed Derivatives
1.9.3. Matrix Derivatives

1.10. Backward Pass

1.10.1. Error Propagation
1.10.2. Application of Updating Rules
1.10.3. Parameter Optimization

Module 2. Deep Learning Principles

2.1. Supervised Learning

2.1.1. Supervised Learning Machines
2.1.2. Uses of Supervised Learning
2.1.3. Differences Between Supervised and Unsupervised Learning

2.2. Supervised Learning Models

2.2.1. Linear Models
2.2.2. Decision Tree Models
2.2.3. Neural Network Models

2.3. Linear Regression

2.3.1. Simple Linear Regression
2.3.2. Multiple Linear Regression
2.3.3. Regression Analysis

2.4. Model Training

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Optimization Methods

2.5. Model Evaluation: Training Set vs. Test Set

2.5.1. Evaluation Metrics
2.5.2. Cross Validation
2.5.3. Comparison of Data Sets

2.6. Model Evaluation: The Code

2.6.1. Forecast Generation
2.6.2. Error Analysis
2.6.3. Evaluation Metrics

2.7. Variables Analysis

2.7.1. Identification of Relevant Variables
2.7.2. Correlation Analysis
2.7.3. Regression Analysis

2.8. Explainability of Neural Network Models

2.8.1. Interpretable Models
2.8.2. Visualization Methods
2.8.3. Evaluation Methods

2.9. Optimization

2.9.1. Optimization Methods
2.9.2. Regularization Techniques
2.9.3. The Use of Graphics

2.10. Hyperparameters

2.10.1. Hyperparameters Selection
2.10.2. Parameter Search
2.10.3. Hyperparameters Adjustment

Module 3. Neural Networks, the Basis of Deep Learning

3.1. Deep Learning

3.1.1. Types of Deep Learning
3.1.2. Applications of Deep Learning
3.1.3. Advantages and Disadvantages of Deep Learning

3.2. Operations

3.2.1. Addition
3.2.2. Product
3.2.3. Transfer

3.3. Layers

3.3.1. Input layer
3.3.2. Hidden layer
3.3.3. Output layer

3.4. Layer Union and Operations

3.4.1. Design of Architectures
3.4.2. Connection between Layers
3.4.3. Forward Propagation

3.5. Construction of the First Neural Network

3.5.1. Network Design
3.5.2. Weights Establishment
3.5.3. Network Training

3.6. Trainer and Optimizer

3.6.1. Optimizer Selection
3.6.2. Establishment of a Loss Function
3.6.3. Establishment of a Metric

3.7. Application of the Neural Network Principles

3.7.1. Activation Functions
3.7.2. Backward Propagation
3.7.3. Parameter Adjustment

3.8. From Biological to Artificial Neurons

3.8.1. Functioning of a Biological Neuron
3.8.2. Knowledge Transfer to Artificial Neurons
3.8.3. Establishing Relations between Both

3.9. Implementation of MLP (Multilayer Perceptron) with Keras

3.9.1. Definition of the Network Structure
3.9.2. Model Compilation
3.9.3. Model Training

3.10. Fine Tuning Hyperparameters of Neural Networks

3.10.1. Selection of the Activation Function
3.10.2. Learning Rate Establishment
3.10.3. Weight Adjustment

A program designed to make you an expert in Deep Learning”