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A medida que el Deep Learning se vuelve más popular y accesible, las redes neuronales se han convertido en una herramienta poderosa para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Una de las tantas ventajas de este sistema es su capacidad para aprender y mejorar con datos.

TECH ha diseñado un diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Selección del Optimizador, el Entrenamiento del Modelo, el Learning Rate o el Ajuste de los Pesos. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

Conviértete en un experto en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización”

Este diplomado en Redes Neuronales en 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 Redes Neuronales 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

Potencia tu perfil profesional en una de las áreas con mayor futuro del ámbito de la Informática gracias a TECH y a los materiales más innovadores”

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.

Accede a todo el contenido sobre Tipos de Aprendizaje Profundo desde tu Tablet, móvil u ordenador"

Profundiza en la Conexión entre Capas y el Entrenamiento de la RED desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

El objetivo final de este diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning es que el alumno adquiera una precisa actualización de sus conocimientos en esta área. Una puesta al día que permitirá al estudiante ejercer su labor con la máxima calidad y eficiencia posibles. Todo ello, gracias a TECH y a una modalidad 100% online que da total libertad de organización y de horarios al alumno.

Alcanza los objetivos de este título y domina el Diseño de la Red y la Selección del Optimizador”

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

• Desarrollar la regla de la cadena para calcular derivadas de funciones anidadas
• Analizar cómo se crean nuevas funciones a partir de funciones existentes y cómo se calculan las derivadas de las mismas
• Examinar el concepto del Backward Pass y cómo se aplican las derivadas de las funciones vectoriales para aprender automáticamente 
• Aprender acerca de cómo usar TensorFlow para construir modelos personalizados
• Comprender cómo cargar y procesar datos utilizando herramientas de TensorFlow
• Fundamentar los conceptos clave del procesamiento del lenguaje natural NLP con RNN y mecanismos de atención 
• Explorar la funcionalidad de las librerías de transformers de Hugging Face y otras herramientas de procesamiento de lenguaje natural para aplicar a problemas de visión 
• Aprender a construir y entrenar modelos de autoencoders, GANs y modelos de difusión
• Comprender cómo los autoencoders pueden utilizarse para codificar datos eficientemente 

Ahonda en todos los aspectos esenciales de las Redes Neuronales en Deep Learning, desde la comodidad de tu hogar o la de tu oficina de trabajo”