Tendrás a tu disposición un Campus Virtual disponible las 24 horas del día, sin adaptarte a horarios preestablecidos ni a horarios impuestos que no se adaptan a ti” 

Las Redes Neuronales en Deep Learning son una herramienta imprescindible para el procesamiento de datos y la resolución de problemas complejos en Ingeniería. Su capacidad para aprender y adaptarse a diferentes situaciones las hace ideales para tareas como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y la toma de decisiones en tiempo real. Además, su utilización en campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural ha dado lugar a importantes avances en la tecnología, como el reconocimiento facial y la traducción automática. 

Ante esta realidad, esta titulación académica de TECH surge como respuesta a la creciente demanda de profesionales altamente capacitados en esta área. Este programa ha sido diseñado específicamente para proporcionar una capacitación sólida en el uso de las Redes Neuronales en Deep Learning, con un enfoque en su aplicación práctica en diferentes campos de la Ingeniería. Los estudiantes tendrán la oportunidad de aprender herramientas de última generación como Tensorflow y Keras, y adquirirán las habilidades necesarias para diseñar, implementar y optimizar modelos de Redes Neuronales para resolver problemas del mundo real. 

Por ello, este programa completo creado por TECHse basa en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante mediante la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las habilidades necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. Además, el formato en línea permitirá al profesional acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier lugar y en cualquier momento, sin necesidad de realizar desplazamientos ni ajustarse a un horario preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet. 

TECHbusca proyectar tu carrera profesional sin descuidar otros ámbitos de tu vida, por eso te ofrece una enseñanza flexible y adaptable a tus necesidades”   

Este Curso Universitario en Redes Neuronales en Deep Learning contiene el programa 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 

Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

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.   

Obtendrás un aprendizaje exhaustivo con la última metodología aplicada a enseñanzas académicas, el  Relearning de TECH”    

 Impulsa tu carrera profesional con una titulación universitaria en la que te sumergirás en la transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales” 

El programa permitirá al egresado adquirir conocimientos actualizados y una visión global sobre los aspectos clave del Redes Neuronales en Deep Learning, lo que le permitirá alcanzar los objetivos propuestos. De esta forma, el estudiante desarrollará habilidades integrales en un área esencial, versátil y en constante crecimiento de la ingeniería, lo que lo llevará a alcanzar la excelencia en un sector en auge. Para garantizar la satisfacción del estudiante, TECH ha establecido objetivos generales y específicos que lo guiarán hacia el éxito. 

Podrás alcanzar tus objetivos más ambiciosos con las habilidades y destrezas que desarrollarás tras egresarte de este Curso Universitario”  

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

• Analizar la arquitectura de las redes neuronales y sus principios de funcionamiento 
• Determinar cómo se pueden aplicar las redes neuronales a una variedad de problemas 
• Establecer cómo optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo mediante el ajuste de los hiperparámetros 

Conseguirás tus objetivos gracias al dominio de los hiperparámetros de Fine tunning de redes neuronales”