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 Mathematical Basis of 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 Postgraduate certificate en Mathematical Basis of 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"

This syllabus has been created taking into account the pedagogical methodology that distinguishes TECH , the Relearning. Pioneers in its use, this learning technique guarantees that the specialist will obtain a more natural and effective academic experience, reiterating the most important concepts in Mathematical Basis of Deep Learning throughout the program. This way, not only a more effective assimilation of the syllabus is achieved, but also a considerable saving in the hours of study necessary to complete it.

Choose your schedule, pace of study and location. TECHprovides the resources and gives you access to them 24 hours a day”

Module 1. Deep Learning Mathematical Fundamentals

1.1. Functions and Derivatives

1.1.1. Linear Functions
1.1.2. Partial Derivative
1.1.3. Higher Order Derivatives

1.2. Multiple Nested Functions

1.2.1. Compound Functions
1.2.2. Inverse Functions
1.2.3. Recursive Functions

1.3. Chain Rule

1.3.1. Derivatives of Nested Functions
1.3.2. Derivatives of Compound Functions
1.3.3. Derivatives of Inverse Functions

1.4. Functions with Multiple Inputs

1.4.1. Multi-variable Functions
1.4.2. Vectorial Functions
1.4.3. Matrix Functions

1.5. Derivatives of Functions with Multiple Inputs

1.5.1. Partial Derivative
1.5.2. Directional Derivatives
1.5.3. Mixed Derivatives

1.6. Functions with Multiple Vector Inputs

1.6.1. Linear Vector Functions
1.6.2. Non-linear Vector Functions
1.6.3. Matrix Vector Functions

1.7. Creating New Functions from Existing Functions

1.7.1. Function Addition
1.7.2. Function Product
1.7.3. Function Composition

1.8. Derivatives of Functions with Multiple Vector Inputs

1.8.1. Derivatives of Linear Functions
1.8.2. Derivatives of Non-linear Functions
1.8.3. Derivatives of Compound Functions

1.9. Vector Functions and their Derivatives: One Step Further

1.9.1. Directional Derivatives
1.9.2. Mixed Derivatives
1.9.3. Matrix Derivatives

1.10. Backward Pass

1.10.1. Error Propagation
1.10.2. Application of Updating Rules
1.10.3. Parameter Optimization

Module 2. Deep Learning Principles

2.1. Supervised Learning

2.1.1. Supervised Learning Machines
2.1.2. Uses of Supervised Learning
2.1.3. Differences Between Supervised and Unsupervised Learning

2.2. Supervised Learning Models

2.2.1. Linear Models
2.2.2. Decision Tree Models
2.2.3. Neural Network Models

2.3. Linear Regression

2.3.1. Simple Linear Regression
2.3.2. Multiple Linear Regression
2.3.3. Regression Analysis

2.4. Model Training

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Optimization Methods

2.5. Model Evaluation: Training Set vs. Test Set

2.5.1. Evaluation Metrics
2.5.2. Cross Validation
2.5.3. Comparison of Data Sets

2.6. Model Evaluation: The Code

2.6.1. Forecast Generation
2.6.2. Error Analysis
2.6.3. Evaluation Metrics

2.7. Variables Analysis

2.7.1. Identification of Relevant Variables
2.7.2. Correlation Analysis
2.7.3. Regression Analysis

2.8. Explainability of Neural Network Models

2.8.1. Interpretable Models
2.8.2. Visualization Methods
2.8.3. Evaluation Methods

2.9. Optimization

2.9.1. Optimization Methods
2.9.2. Regularization Techniques
2.9.3. The Use of Graphics

2.10. Hyperparameters

2.10.1. Hyperparameters Selection
2.10.2. Parameter Search
2.10.3. Hyperparameters Adjustment

A Postgraduate certificate prepared by experts for you to acquire deep knowledge in the Mathematical Basis of Deep Learning”