Presentazioni

Dominarás el Entrenamiento de Modelos Convolucionales para realizar predicciones sobre las imágenes con exactitud, gracias a este Corso universitario 100% online”

En el contexto del Deep Learning, se han producido numerosos avances con los que mejorar la calidad de los datos y abrir nuevas posibilidades en la investigación. Entre ellos, destacan las técnicas de los Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. Estos 3 modelos poseen la capacidad de generar datos sintéticos que se asemejan a los datos reales, lo cual es especialmente útil en casos en los que las informaciones reales son difíciles de obtener. Por ejemplo, estos instrumentos producen imágenes, texto o sonidos sintéticamente para entrenar modelos de Aprendizaje Automático.  Cabe destacar que tienen aplicaciones en una multitud de áreas tales como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y hasta la generación de música. 

A raíz de esto, TECH lanza un Corso universitario focalizado en Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. A lo largo del plan de estudio, se examinarán aspectos como la Construcción de Arquitecturas de Codificación, el Reconocimiento de patrones o el uso de Redes Adversarias Generativas. Esto equipará a los egresados con los procedimientos más innovadores para desarrollar datos sintéticos y mejorar la calidad de los datos. El temario también profundizará en las particularidades de las Redes Neuronales Profundas, con el fin de que los profesionales procesen grandes volúmenes de datos en diversos campos y optimicen la eficiencia de las soluciones inteligentes.

Este Corso universitario se imparte en una modalidad totalmente online, por lo que el alumnado no tendrá que realizar incómodos desplazamientos diarios hacia un centro académico. A su vez, cuenta con la revolucionaria metodología del Relearning, que favorece la adquisición de conocimientos por parte de los alumnos a su propio ritmo de estudio, sin limitaciones externas de enseñanza.  Igualmente, cuenta con una amplia variedad de contenidos didácticos que combinan el carácter textual y multimedia, para que puedan escoger al que más se adapte a sus preferencias pedagógicas. 

¿Aspiras a especializarte en el Modelado de Distribuciones de Datos? Gracias a este programa lo conseguirás en solo 150 horas”  

Este Corso universitario en Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel 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 Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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

Implementarás en tus modelos las técnicas más vanguardistas para mejorar tanto su rendimiento como capacidad de generalización”

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.  

Ahondarás en la construcción de Arquitecturas de Codificación y alimentarás modelos de Aprendizaje Automático para múltiples tareas”

Esta capacitación te hará aprender de forma teórica y práctica con sistemas virtuales de aprendizaje, para que desarrolles tu trabajo con un aval de resultados exitosos”

Piano di studi

I materiali didattici che compongono questo Corso universitario daranno agli studenti solide conoscenze in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione in Deep Learning. A tal fine, il piano di studi analizzerà le chiavi per rappresentare dati efficienti per questioni come la riduzione della dimensionalità o l'apprendimento approfondito. Inoltre, il programma approfondirà la realizzazione dell'Analisi dei Componenti Principali con un encoder automatico lineare incompleto. Così gli studenti identificheranno gli schemi nei dati ed esprimeranno quei dati in termini di nuove variabili. Saranno affrontate anche le Reti Avversarie Generative, per generare nuove informazioni mediante altri dati di input.

La metodologia 100% online di TECH ti offrirà un apprendimento produttivo e funzionale senza spostarti da casa"

Modulo 1. Autoencoder, GAN, Modelli di Diffusione

1.1. Rappresentazione dei dati efficienti

1.1.1. Riduzione della dimensionalità
1.1.2. Deep Learning
1.1.3. Rappresentazioni compatte

1.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

1.2.1. Processo di addestramento
1.2.2. Implementazione in Python
1.2.3. Uso dei dati di prova

1.3. Codificatori automatici raggruppati

1.3.1. Reti neurali profonde
1.3.2. Costruzione di architetture di codifica
1.3.3. Uso della regolarizzazione

1.4. Autocodificatori convoluzionali

1.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali
1.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali
1.4.3. Valutazione dei risultati

1.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

1.5.1. Applicare filtro
1.5.2. Progettazione di modelli di codificazione
1.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

1.6. Codificatori automatici dispersi

1.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica
1.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri
1.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

1.7. Codificatori automatici variazionali

1.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
1.7.2. Deep learning non supervisionato
1.7.3. Rappresentazioni latenti profonde

1.8. Creazione di immagini MNIST di moda

1.8.1. Riconoscimento di pattern
1.8.2. Creazione di immagini
1.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde

1.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

1.9.1. Generazione di contenuti da immagini
1.9.2. Modello di distribuzione dei dati
1.9.3. Uso di reti avversarie

1.10. L'implementazione dei modelli. Applicazione Pratica

1.10.1. L'implementazione dei modelli
1.10.2. Utilizzo dei dati di prova
1.10.3. Valutazione dei risultati

Potrai aggiornare le tue conoscenze dall'esperienza dei migliori professionisti del Deep Learning, che ti renderà uno sviluppatore più qualificato. Iscriviti ora!"

Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning

Scopri l'avanguardia del Deep Learning con il Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning di TECH Global University. Immergiti nell'ultima frontiera dell'intelligenza artificiale e sblocca un mondo di possibilità attraverso le nostre lezioni online progettate per l'apprendimento pratico e l'eccellenza accademica. In qualità di leader accademici del settore, siamo orgogliosi di offrire un programma completo che copre tre tecnologie rivoluzionarie: Auto-Connecting, Generative Adversarial Networks (GANs) e Broadcast Model. Questi strumenti avanzati in Deep Learning stanno trasformando il modo in cui interagiamo con dati complessi e creiamo contenuti generativi. Il nostro approccio alle lezioni online ti offre la flessibilità necessaria per studiare al tuo ritmo, senza compromettere la qualità dell'istruzione. Gli esperti di TECH guideranno il tuo apprendimento, combinando teoria e applicazione pratica per sviluppare abilità pratiche e rilevanti nel campo dell'intelligenza artificiale.

Studia il Deep Learning nella migliore università digitale del mondo

Il corso ti immergerà negli Autoencoder, una tecnica di apprendimento non supervisionata che trova applicazioni nella compressione dei dati e nella generazione di rappresentazioni significative. Inoltre, esplorerai le GPU, utilizzate per generare dati realistici e creare contenuti artificialmente intelligenti. Integrando queste tecnologie, i Modelli di Diffusione ti permetteranno di modellare distribuzioni di probabilità e comprendere l'incertezza nei dati complessi. Al completamento del programma, otterrai un certificato universitario di alto livello, convalidando la tua esperienza in Auto-Link, GAL e Modelli di Diffusione. Questo certificato non solo convalida le tue abilità nelle tecnologie all'avanguardia, ma dimostra anche la tua capacità di affrontare le sfide del mondo reale nell'intelligenza artificiale. Sei pronto a distinguerti nell'affascinante mondo del deep learning? Iscriviti oggi al Corso Universitario in Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione nel Deep Learning di TECH Global University e prendi il controllo del tuo futuro nell'intelligenza artificiale.