Presentazioni

Matricúlate y obtén una enseñanza vanguardista y efectiva con el Relearning de TECH. Olvídate de la memorización y adéntrate en el aprendizaje eficiente”

En un entorno en constante evolución como el de la ingeniería, el Deep Learning se ha convertido en una herramienta esencial para el procesamiento de datos y la resolución de problemas complejos. Así, las Fondamenti Matematici del Deep Learning se utilizan en campos tan diversos como la medicina, la industria automotriz, la detección de fraudes y el análisis financiero, entre otros. Es por ello que la demanda de profesionales altamente capacitados en esta área no hace más que aumentar.

En este contexto, este programa de TECH nace para dar respuesta a las necesidades del mercado y brindar a los estudiantes una educación de calidad en esta disciplina. Este programa ha sido diseñado específicamente para proporcionar a los estudiantes una comprensión completa de las matemáticas fundamentales que subyacen al Deep Learning, incluyendo el cálculo, la teoría de la probabilidad y la estadística. Además, los estudiantes tendrán la oportunidad de adquirir habilidades avanzadas en la programación en Tensorflow y Deep Visual Computer, entre otras herramientas. Todo ello se presenta en un formato 100% online, lo que permite a los estudiantes adaptar el estudio a su ritmo de vida y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Con el objetivo de facilitar el aprendizaje del estudiante, TECH ha desarrollado un programa completo basado en la metodología Relearning para la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las competencias necesarias a su propio ritmo y ajustándose a su estilo de vida. Además, el formato totalmente en línea permitirá al profesional acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento mediante un dispositivo con conexión a internet, centrándose solo en su aprendizaje. Asimismo, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, siempre y cuando tenga un dispositivo con conexión a internet.

Con TECH podrás proyectar tu carrera profesional sin descuidar otros ámbitos de tu vida, por eso te ofrece una enseñanza flexible y adaptada a tus necesidades”

Este Corso universitario en Fondamenti Matematici del 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

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un impulso a tu carrera profesional. No esperes más”

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.

Conseguirás tus objetivos con el acompañamiento de un equipo docente especializado en modelos de redes neuronales y optimización"

Una titulación 100% online con la que obtendrás el conocimiento más amplio y exhaustivo sobre las funciones con múltiples entradas y las derivadas de funciones con entradas múltiples"

Piano di studi

Questo programma è stato creato tenendo conto della metodologia pedagogica che contraddistingue TECH, il Relearning. Pionieri nel loro utilizzo, questa tecnica di apprendimento garantisce che lo specialista benefici di un'esperienza accademica più naturale ed efficace, ribadendo i concetti più importanti in materia di Fondamenti Matematici del Deep Learning durante tutto il programma. In questo modo, non solo sarà possibile ottenere una più efficace assimilazione del programma in modo più efficace, ma anche un notevole risparmio delle ore di studio necessarie per superare la specializzazione.

Scegli i tuoi orari, il ritmo di studio e il luogo. TECH ti offre le risorse e ti mette a disposizione l'accesso in ogni momento”

Modulo 1. Fondamenti Matematici di Deep Learning

1.1. Funzioni e Derivate

1.1.1. Funzioni lineari
1.1.2. Derivate parziali
1.1.3. Derivate di ordine superiore

1.2. Funzioni annidate

1.2.1. Funzioni composite
1.2.2. Funzioni inverse
1.2.3. Funzioni ricorsive

1.3. La regola della catena

1.3.1. Derivate di funzioni annidate
1.3.2. Derivate di funzioni composte
1.3.3. Derivate di funzioni inverse

1.4. Funzioni a ingressi multipli

1.4.1. Funzioni di più variabili
1.4.2. Funzioni vettoriali
1.4.3. Funzioni a matrice

1.5. Derivate da funzioni con ingressi multipli

1.5.1. Derivate parziali
1.5.2. Derivate direzionali
1.5.3. Derivate miste

1.6. Funzioni a ingressi multipli vettoriali

1.6.1. Funzioni vettoriali lineari
1.6.2 Funzioni vettoriali non lineari
1.6.3 Funzioni vettoriali a matrice

1.7. Creazione di nuove funzioni da funzioni esistenti

1.7.1. Somma delle funzioni
1.7.2. Prodotto delle funzioni
1.7.3. Composizione delle funzioni

1.8. Derivate di funzioni a ingressi multipli vettoriali

1.8.1. Derivate di funzioni lineari
1.8.2. Derivate di funzioni non lineari
1.8.3. Derivate di funzioni composte

1.9. Funzioni vettoriali e loro derivate: Un passo oltre

1.9.1. Derivate direzionali
1.9.2. Derivate miste
1.9.3. Derivate matriciali

1.10. Il Backward Pass

1.10.1. Propagazione di errori
1.10.2. Applicazione delle regole di aggiornamento
1.10.3. Ottimizzazione dei parametri

Modulo 2. Principi di Deep Learning

2.1. Apprendimento Supervisionato

2.1.1. Macchine ad apprendimento supervisionato
2.1.2. Usi dell'apprendimento supervisionato
2.1.3. Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato

2.2. Modelli ad apprendimento supervisionato

2.2.1. Modelli lineari
2.2.2. Modelli di alberi decisionali
2.2.3. Modelli di reti neurali

2.3. Regressione lineare

2.3.1. Regressione lineare semplice
2.3.2. Regressione lineare multipla
2.3.3. Analisi di regressione

2.4. Training del modello

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Metodi di ottimizzazione

2.5. Valutazione del modello di modello: Set di training contro set di test

2.5.1. Metriche di valutazione
2.5.2. Convalida incrociata
2.5.3. Confronto dei set di dati

2.6. Valutazione del modello di modello: Il codice

2.6.1. Generazione di previsioni
2.6.2. Analisi degli errori
2.6.3. Metriche di valutazione

2.7. Analisi delle variabili

2.7.1. Identificazione delle variabili rilevanti
2.7.2. Analisi di correlazione
2.7.3. Analisi di regressione

2.8. Spiegabilità dei modelli di reti neurali

2.8.1. Modello interpretativo
2.8.2. Metodi di visualizzazione
2.8.3. Metodi di valutazione

2.9. Ottimizzazione

2.9.1. Metodi di ottimizzazione
2.9.2. Tecniche di regolarizzazione
2.9.3. L'uso di grafici

2.10. Iperparametri

2.10.1. Selezione degli iperparametri
2.10.2. Ricerca di parametri
2.10.3. Regolazione degli iperparametri

Un Corso universitarioo preparato da esperti per consentirti di acquisire una conoscenza approfondita dei Fondamenti Matematici del Deep Learning" 

Corso Universitario in Fondamenti Matematici del Deep Learning

Il deep learning ha rivoluzionato il modo in cui comprendiamo l'intelligenza artificiale e ha generato nuove opportunità di sviluppo in diversi campi. L'applicazione del Deep Learning si è dimostrata molto efficace nella risoluzione di problemi complessi, specialmente in aree come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento di modelli. In TECH Università Tecnologica abbiamo progettato un programma accademico incentrato sui fondamenti matematici del Deep Learning, in modo che gli studenti possano acquisire una formazione solida e approfondita in questo settore. Durante questo corso universitario approfondirai i concetti matematici fondamentali del Deep Learning, come l'ottimizzazione, il calcolo vettoriale, la teoria dell'informazione, ed esplorerai le diverse tecniche e algoritmi di deep learning.

La conoscenza delle basi matematiche è fondamentale per lo sviluppo di modelli di Deep Learning accurati ed efficienti. Questo corso universitario offre l'opportunità di acquisire competenze pratiche e teoriche necessarie per la progettazione, l'implementazione e la valutazione di modelli di Deep Learning. Inoltre, verranno affrontati argomenti specifici come le reti neurali convoluzionali, gli autoencoder e le reti neurali ricorrenti. In TECH Università Tecnologica, il nostro obiettivo è fornire una formazione rigorosa e aggiornata sui fondamenti matematici del Deep Learning in modo che i nostri studenti possano applicare le loro conoscenze in situazioni reali e contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative nel campo dell'intelligenza artificiale.</p >