Descripción

Ahonda en el deep learning y aplica sus principios a tus proyectos de visión artificial gracias a las novedades en esta área que te ofrece este Curso Universitario” 

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El mundo tecnológico actual no se entiende sin los avances de la inteligencia artificial y sus subespecialidades como el machine learning o la visión artificial. Así, una de ellas que cuenta con gran importancia es el deep learning, que consiste en el aprendizaje profundo y sistemático que lleva a cabo alguna máquina o dispositivo realizando alguna actividad concreta. Al cabo de un tiempo, la máquina es capaz de realizar tareas complejas a partir de los conocimientos que ha adquirido, tareas que no están al alcance de una computadora convencional o de un ser humano. 

Por esa razón, se trata de un área vital en la tecnología actual, y experimenta constantes avances que hay que conocer para poder trabajar en este campo conforme a las más recientes innovaciones. Así, este Curso Universitario en Deep Learning explora toda una serie de cuestiones alrededor de esta disciplina, tales como las redes neuronales, las funciones de activación o el hardware para la fase de entrenamiento. 

Además, el alumno contará con un cuadro docente de excelencia en este ámbito, así como numerosos recursos didácticos multimedia como técnicas en vídeo, clases magistrales, ejercicios prácticos o resúmenes interactivos. Todo ello, asimismo, siguiendo una metodología de enseñanza 100% online especialmente diseñada para que el profesional compagine su trabajo con los estudios. 

Las más recientes innovaciones en deep learning están aquí. No esperes más y especialízate” 

Este Curso Universitario 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

La tecnología avanza rápidamente y se necesita una actualización constante en el campo del deep learning. Este Curso Universitario te pone al día, preparándote para el presente y el futuro de la profesión” 

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.  

El deep learning es fundamental en el ámbito de la visión artificial. Incorpora a tu labor diaria las mejores técnicas y progresa en el área de la inteligencia artificial”

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La metodología de enseñanza de TECH permite a los alumnos decidir cómo, cuándo y dónde estudiar, adaptándose a sus circunstancias personales y profesionales" 

Temario

Este Curso Universitario en Deep Learning está estructurado en 1 módulo especializado que profundizará en cuestiones como la regresión lineal, los tipos de loss functions, los hiperparámetros, la creación de una red neuronal, la construcción de la red, el entrenamiento, la visualización de resultados, las técnicas de forward propagation y backpropagation o la regularización y normalización, entre muchos otros elementos relevantes en esta área. 

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Diseña las mejores redes neuronales para tus proyectos en deep learning gracias a esta titulación”  

Módulo 1. Deep learning

1.1. Inteligencia artificial

1.1.1. Machine learning
1.1.2. Deep learning
1.1.3. La explosión del deep learning. Por qué ahora

1.2. Redes neuronales

1.2.1. La red neuronal
1.2.2. Usos de las redes neuronales
1.2.3. Regresión lineal y Perceptron
1.2.4. Forward propagation
1.2.5. Backpropagation
1.2.6. Feature vectors

1.3. Loss functions

1.3.1. Loss function
1.3.2. Tipos de loss functions
1.3.3. Elección de la loss function

1.4. Funciones de activación

1.4.1. Función de activación
1.4.2. Funciones lineales
1.4.3. Funciones no lineales
1.4.4. Output vs Hidden layer activation functions

1.5. Regularización y normalización

1.5.1. Regularización y normalización
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation
1.5.3. Regularization methods: L1, L2 and dropout
1.5.4. Normalization methods: Batch, Weight, Layer

1.6. Optimización

1.6.1. Gradient Descent
1.6.2. Stochastic Gradient Descent
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent
1.6.4. Momentum
1.6.5. Adam

1.7. Hyperparameter Tuning y Pesos

1.7.1. Los hiperparámetros
1.7.2. Batch Size vs Learning Rate vs Step Decay
1.7.3. Pesos

1.8. Métricas de evaluación de una red neuronal

1.8.1. Accuracy
1.8.2. Dice coefficient
1.8.3. Sensitivity vs Specificity / Recall vs precision
1.8.4. Curva ROC (AUC)
1.8.5. F1-score
1.8.6. Confusion matrix
1.8.7. Cross-validation

1.9. Frameworks y Hardware

1.9.1. Tensor Flow
1.9.2. Pytorch
1.9.3. Caffe
1.9.4. Keras
1.9.5. Hardware para la fase de entrenamiento

1.10. Creación de una red neuronal. Entrenamiento y validación

1.10.1. Dataset
1.10.2. Construcción de la red
1.10.3. Entrenamiento
1.10.4. Visualización de resultados

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Los contenidos más completos en deep learning están aquí. Aprovecha la oportunidad y mejora tu posición profesional gracias a las nuevas herramientas que podrás incorporar con este Curso Universitario"