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 impacto del Deep Learning en la mejora de la eficiencia y la precisión de los sistemas es indudable, y se está viendo reflejado en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta el transporte y la seguridad. Las aplicaciones son numerosas, incluyendo el diagnóstico médico asistido por ordenador, la conducción autónoma de vehículos, la detección de anomalías en el sistema de seguridad y la optimización de la cadena de suministro de productos. A medida que se siguen investigando y desarrollando nuevas técnicas en Deep Learning, se abre un amplio abanico de posibilidades en la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones en tiempo real. 

Como consecuencia, la demanda de profesionales que sepan aplicar Deep Learning sigue en aumento, y se espera que la tendencia continúe en el futuro. En resumen, estudiar Deep Learning Applications puede ser una opción sólida debido a su creciente demanda en varias industrias, su capacidad para mejorar la eficiencia y precisión de los sistemas, su amplia variedad de aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, y las oportunidades de empleo y salarios competitivos en el campo.

Este programa diseñado por TECH se 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 competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. Además, el formato completamente en línea permitirá al profesional centrarse en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido, y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento mediante un dispositivo con conexión a internet. 

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Esta Postgraduate diploma en Deep Learning Applications 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  

Una Postgraduate diploma que te provee de recursos y estrategias para que implementes técnicas de PCA con un codificador automático lineal con efectividad y, además, ¡100% online!”

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.   

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Tendrás a tu disposición un Campus Virtual disponible las 24 horas del día, sin la presión usual que supone adaptarse a calendarios académicos rígidos u horarios de clases inalterables"

Through the Relearning method, the engineer will be able to obtain advanced and effective learning on the codification of deep learning models throughout their academic path. This method is based on the continuous reiteration of key concepts, which will allow them to achieve their goal without having to spend large amounts of time studying. With this approach, the engineer will be able to delve into a complete syllabus on the subject in question. 

In addition to a prestigious teaching team, we offer the most cutting-edge content in the digital academic panorama and the most effective methodology on the market. Don't wait to become an elite professional and access endless job opportunities” 

Module 1. Processing Sequences using RNNs (Recurrent Neural Networks) and CNNs (Convolutional Neural Networks) 

1.1. Recurrent Neurons and Layers 

1.1.1. Types of Recurrent Neurons 
1.1.2. Architecture of a Recurrent Layer 
1.1.3. Applications of Recurrent Layers 

1.2. Recurrent Neural Network (RNN) Training 

1.2.1. Backpropagation Over Time (BPTT) 
1.2.2. Stochastic Downward Gradient 
1.2.3. Regularization in RNN Training 

1.3. Evaluation of RNN Models 

1.3.1. Evaluation Metrics 
1.3.2. Cross Validation 
1.3.3. Hyperparameters Adjustment 

1.4. Prerenal RNNs 

1.4.1. Prenetrated Networks 
1.4.2. Transfer of Learning 
1.4.3. Fine Tuning 

1.5. Time Series Forecasting 

1.5.1. Statistical Models for Forecasting 
1.5.2. Time Series Models 
1.5.3. Neural Network-Based Models 

1.6. Interpretation of the Time Series Analysis Results 

1.6.1. Main Component Analysis 
1.6.2. Cluster Analysis 
1.6.3. Correlation Analysis 

1.7. Management of Long Sequences 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. 1D Convolutional 

1.8. Partial Sequence Learning 

1.8.1. Deep Learning Methods 
1.8.2. Generative Models 
1.8.3. Reinforcement Learning 

1.9. Practical Application of RNN and CNN 

1.9.1. Natural Language Processing 
1.9.2. Pattern Recognition 
1.9.3. Computer Vision 

1.10. Differences in Classic Results 

1.10.1. Classic vs. RNN Methods 
1.10.2. Classic vs. CNN Methods 
1.10.3. Difference in Training Time 

Module 2. Natural Language Processing (NLP) with Recurrent Neural Networks (RNN) and Attention 

2.1. Text Generation using RNN 

2.1.1. Training an RNN for Text Generation 
2.1.2. Natural Language Generation with RNN 
2.1.3. Text Generation Applications with RNN 

2.2. Creation of the Training Dataset 

2.2.1. Preparation of the Data for RNN Training 
2.2.2. Storage of the Training Dataset 
2.2.3. Data Cleaning and Transformation 

2.3. Sentiment Analysis 

2.3.1. Classification of Opinions with RNN 
2.3.2. Detection of Topics in Comments 
2.3.3. Sentiment Analysis with Deep Learning Algorithms 

2.4. Encoder-Decoder Network for Neural Machine Translation 

2.4.1. Training a RNN for Machine Translation 
2.4.2. Use of an Encoder-Decoder Network for Machine Translation 
2.4.3. Improving the Accuracy of Machine Translation with a RNN 

2.5. Attention Mechanisms 

2.5.1. Application of Attention Mechanisms in RNN 
2.5.2. Use of Attention Mechanisms to Improve the Accuracy of the Models 
2.5.3. Advantages of Attention Mechanisms in Neural Networks 

2.6. Transformer Models 

2.6.1. Use of Transformers Models for Natural Language Processing 
2.6.2. Application of Transformers Models for Vision 
2.6.3. Advantages of Transformers Models 

2.7. Transformers for Vision 

2.7.1. Use of Transformers Models for Vision 
2.7.2. Image Data Pre-Processing 
2.7.3. Transformer Model Training for Vision 

2.8. Hugging Face Transformer Library 

2.8.1. Use of the Hugging Face Transformers Library 
2.8.2. Application of the Hugging Face Transformers Library 
2.8.3. Advantages of the Hugging Face Transformers Library 

2.9. Other Transformers Libraries. Comparison 

2.9.1. Comparison of the Different Transformers Libraries 
2.9.2. Use of the Other Transformers Libraries 
2.9.3. Advantages of Other Transformers Libraries 

2.10. Development of an NLP Application with RNN and Attention. Practical Application 

2.10.1. Development of a Natural Language Processing Application with RNN and Attention 
2.10.2. Use of RNN, Attention Mechanisms and Transformers Models in the Application 
2.10.3. Assessment of the Practical Application 

Module 3. Autoencoders, GANs, and Diffusion Models 

3.1. Efficient Data Representations 

3.1.1. Dimensionality Reduction 
3.1.2. Deep Learning 
3.1.3. Compact Representations 

3.2. PCA Performance with an Incomplete Linear Automatic Encoder 

3.2.1. Training Process 
3.2.2. Python Implementation 
3.2.3. Use of Test Data 

3.3. Stacked Automatic Encoders 

3.3.1. Deep Neural Networks 
3.3.2. Construction of Coding Architectures 
3.3.3. Use of Regularization 

3.4. Convolutional Autocoders 

3.4.1.  Convolutional Model Design 
3.4.2. Convolutional Model Training 
3.4.3. Results Evaluation 

3.5. Noise Elimination of Automatic Encoders 

3.5.1. Filter Application 
3.5.2. Coding Model Design 
3.5.3. Use of Regularization Techniques 

3.6. Dispersed Automatic Encoders 

3.6.1. Increasing Coding Efficiency 
3.6.2. Minimizing the Parameter Number 
3.6.3. Use of Regularization Techniques 

3.7. Variational Automatic Encoders 

3.7.1. Use of Variational Optimization 
3.7.2. Unsupervised Deep Learning 
3.7.3. Deep Latent Representations 

3.8. Generation of Trend MNIST Images 

3.8.1. Pattern Recognition 
3.8.2. Image Generation 
3.8.3. Deep Neural Network Training 

3.9. Generative Adversarial Networks and Diffusion Models 

3.9.1. Content Generation from Images 
3.9.2. Modeling of Data Distributions 
3.9.3. Use of Adversarial Networks 

3.10. Models implementation. Practical Application 

3.10.1. Models Implementation 
3.10.2. Use of Real Data 
3.10.3. Results Evaluation  

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