Un programa 100% online que te brinda las técnicas más efectivas de Aprendizaje Profundo, para que resuelvas problemas reales y desarrollares soluciones innovadoras”

El Deep Learning cuenta con una amplia diversidad de campos tales como la Robótica, la Visión por Computadora y el Procesamiento de Lenguaje Natural. Actualmente, la implementación de estas técnicas avanzadas está siendo cada vez más demandas en diferentes ámbitos laborales. Entre ellos, sobresale el sector del Marketing, dado que las herramientas del Aprendizaje Profundo proporcionan a estas compañías múltiples beneficios. Por ejemplo, sirven para analizar grandes conjuntos de datos de clientes para identificar segmentos de audiencia más precisos. Así las empresas son capaces de personalizar sus estrategias y mensajes con el fin de satisfacer las necesidades específicas de cada público.

Ante esta realidad, TECH crea una experto universitario que proporcionará a los expertos un conocimiento exhaustivo sobre las Aplicaciones de Deep Learning. El plan de estudios está diseñado para equipar a los alumnos con las herramientas más vanguardistas y efectivas para el entrenamiento de Redes Neuronales. Para ello, el temario profundizará tanto en las neuronas como en la arquitectura de las capas recurrentes. También el programa ahondará en los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a los egresados conseguir un rendimiento superior en una variedad de tareas como generar textos con fluidez.

Para alcanzar esta puesta al día, TECH proporciona múltiples recursos pedagógicos cimentados en píldoras multimedia, simulaciones de casos de estudio y lecturas especializadas para que los estudiantes disfruten de un aprendizaje dinámico. Además, el alumnado no tendrá que invertir gran cantidad de horas de estudio, ya que con el método Relearning conseguirá consolidar los conceptos más determinantes de forma mucho más simple. Así, los profesionales están ante una opción académica de calidad y perfectamente compatible con sus responsabilidades diarias al poder planificar individualmente tanto sus horarios como cronogramas evaluativos. Lo único que necesitarán para ingresar en el Campus Virtual es un dispositivo electrónico con acceso a Internet, pudiendo emplear incluso su móvil.

Dominarás la herramienta Transformers de Hugging Face para la transferencia de aprendizaje. ¡Y tan solo en 6 meses con esta experto universitario!” 

Esta experto universitario en Aplicaciones de 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 Aplicaciones de Deep Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información tecnológica 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

Profundizarás en el análisis de sentimientos con algoritmos de Aprendizaje Profundo para monitorear las redes sociales” 

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.  

Manejarás la construcción de arquitecturas de codificación y serás capaz de extraer automáticamente características significativas de los datos”

La revolucionaria metodología del Relearning de TECH te proporcionará flexibilidad para organizar tu ritmo de estudio, amoldándose a tus circunstancias” 

Una vez que finalice la presente titulación universitaria, los egresados elevarán sus horizontes profesionales al haberse convertido en referencias del Deep Learning. Al dominar la arquitectura de las neuronas y capas recurrentes, los alumnos aplicarán estos principios a los algoritmos de Aprendizaje Profundo para provocar que las máquinas aprendan automáticamente. En adición, estarán capacitados para ejecutar una aplicación práctica del procesamiento del lenguaje natural con Redes Neuronales Recurrentes. A esto se suma que implementarán a sus proyectos técnicas avanzadas de análisis de componentes principales a través de un codificador automático lineal incompleto. 

Adquirirás destrezas del Deep Learning elevadamente solicitadas para distinguirte en un sector tecnológico cada vez más global”

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 especializado sobre el entrenamiento de redes neuronales profundas
• Analizar los mecanismos de optimización y regularización necesarios para el entrenamiento de redes profundas

Objetivos específicos  

Módulo 1. Secuencias de procesamiento utilizando RNN y CNN

• Analizar la arquitectura de las neuronas y capas recurrentes
• Examinar los diversos algoritmos de entrenamiento para el entrenamiento de modelos RNN

Módulo 2. Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN y Atención

• Entrenar una red codificador-decodificador para realizar traducción automática neuronal
• Desarrollar una aplicación práctica de procesamiento del lenguaje natural con RNN y atención

Módulo 3. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

• Implementar técnicas de PCA con un codificador automático lineal incompleto
• Utilizar autocodificadores convolucionales y variacionales para mejorar los resultados de los autoencoders

Con TECH estarás al día de los últimos avances tecnológicos y tendencias en el campo de las Redes Neuronales”