Domina el futuro de la tecnología con este Experto Universitario en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning” 

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más influyentes en la actualidad, y su uso se ha extendido a numerosos sectores, desde la atención médica hasta la industria manufacturera y el comercio minorista. En este sentido, el entrenamiento de redes neuronales artificiales es un componente fundamental de la IA y es esencial para el desarrollo de algoritmos complejos que pueden aprender y mejorar a través de la experiencia.  

En este contexto, el Experto Universitario en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning es un programa de TECH diseñado para brindar habilidades prácticas en tecnologías de vanguardia, como TensorFlow y Keras. Del mismo modo, el alumnado se especializará en implementar soluciones avanzadas de aprendizaje profundo en Python.  

Además, el título está diseñado para ser 100% online, lo que permite a los estudiantes completar el programa de acuerdo con su propia agenda. La metodología pedagógica del Relearning también es un aspecto destacado de la titulación, ya que se enfoca en el aprendizaje experiencial y la resolución de problemas prácticos para interiorizar mejor los conceptos. Asimismo, los alumnos dispondrán de una gran flexibilidad, contando con dinámicos recursos de estudio que podrán organizar a su conveniencia.

Diseña y entrena algoritmos complejos de redes neuronales para resolver problemas del mundo real. ¿A qué esperas para matricularte?”   

Este Experto Universitario en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 Redes Neuronales y Entrenamiento en 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 

Inscríbete en este Experto Universitario y potencia habilidades en la construcción de modelos de aprendizaje profundo y soluciones avanzadas para tus proyectos” 

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.   

Adéntrate en el mundo del aprendizaje profundo y descubre cómo la Inteligencia Artificial está transformando la sociedad” 

Especialízate consultando dinámicos casos prácticos, esquemas interactivos o vídeos en detalle sobre cómo entrenar redes artificiales” 

Al matricularse en este programa educativo de 450 horas, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar habilidades y conocimientos que les permitirán progresar significativamente en el campo del Deep Learning. Así, TECH se enfoca en brindar herramientas pedagógicas innovadoras y fácilmente accesibles para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus objetivos. Además, cuenta con un equipo de profesores destacados y reconocidos en el campo de la IA, lo que garantiza una preparación de alta calidad. 

Impulsa tu carrera en Informática proponiendo innovadoras soluciones a los problemas de Gradiente”  

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. Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas 

• Analizar los problemas de gradiente y cómo se pueden evitar 
• Determinar cómo reutilizar capas preentrenadas para entrenar redes neuronales profundas 
• Establecer cómo programar la tasa de aprendizaje para obtener los mejores resultados 

Módulo 2. Personalización de Modelos y Entrenamientos con TensorFlow 

• Determinar cómo usar la API de TensorFlow para definir funciones y gráficos personalizados 
• Fundamentar el uso de la API tf.data para cargar y preprocesar los datos de manera eficiente 
• Discutir el proyecto TensorFlow Datasets y cómo se puede usar para facilitar el acceso a conjuntos de datos preprocesados 

Módulo 3. 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

Desarrolla arquitecturas CNN con Keras y destaca en el ámbito del Deep Learning”