Introduction to the Program

Potencia tus conocimientos sobre Autoencoders, Gans, and Diffusion Models in Deep Learning, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes” 

La obtención de nuevos conocimientos sobre Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión es esencial para cualquier profesional interesado en el campo del Deep Learning. Estas técnicas tienen aplicaciones en una amplia gama de campos, desde la industria creativa hasta la investigación en biología y física, lo que las hace herramientas esenciales para cualquier profesional que desee avanzar en el campo 

Por esa razón, TECH ha diseñado un Postgraduate certificate en Autoencoders, Gans, and Diffusion Models in Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades 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 Construcción de Arquitecturas de Codificación, el Reconocimiento de Patrones o el Uso de Redes Adversarias. 

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 Uso de Datos Reales y Generación de Imágenes en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización” 

Este Postgraduate certificate en Autoencoders, Gans, and Diffusion Models in 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

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 vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Accede a todo el contenido sobre Reconocimiento de Patrones y Uso de Redes Adversarias desde tu Tablet, móvil u ordenador” 

Profundiza en el Aprendizaje Profundo no Supervisado y la Implementación de los Modelos, desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día” 

Syllabus

The structure and all the didactic resources of this study plan have been designed by the renowned professionals that make up TECH's team of experts in the area of Computer Science. These specialists have used their extensive experience and their most advanced knowledge to create practical and completely updated contents. All this, based on the most efficient teaching methodology, TECH's Relearning.

Enroll to acquire new knowledge with practical and dynamic materials that are a unique opportunity in the market"

Module 1. Autoencoders, Gans, and Diffusion Models 

1.1. Representation of efficient Data 

1.1.1. Dimensionality Reduction 
1.1.2. Deep Learning 
1.1.3. Compact representations 

1.2. PCA realization with an incomplete linear automatic encoder

1.2.1. Training process 
1.2.2. Implementation in Python 
1.2.3. Use of test data 

1.3. Stacked automatic encoders 

1.3.1. Deep Neural Networks 
1.3.2. Construction of coding architectures 
1.3.3. Use of regularization 

1.4. Convolutional autoencoders 

1.4.1. Design of convolutional models 
1.4.2. Convolutional model training 
1.4.3. Results Evaluation 

1.5. Automatic encoder denoising 

1.5.1. Application of filters 
1.5.2. Design of coding models 
1.5.3. Use of regularization techniques 

1.6. Sparse automatic encoders 

1.6.1. Increasing coding efficiency 
1.6.2. Minimizing the number of parameters 
1.6.3. Using regularization techniques 

1.7. Variational automatic encoders 

1.7.1. Use of variational optimization 
1.7.2. Unsupervised deep learning 
1.7.3. Deep latent representations 

1.8. Generation of fashion MNIST images 

1.8.1. Pattern recognition 
1.8.2. Image generation 
1.8.3. Training of deep neural networks 

1.9. Generative adversarial networks and diffusion models 

1.9.1. Content generation from images 
1.9.2. Modeling of data distributions 
1.9.3. Use of adversarial networks 

1.10. Implementation of the Models Practical Application Practical Application 

1.10.1. Implementation of the models 
1.10.2. Use of real data 
1.10.3. Results Evaluation 

Thanks to TECH's pedagogical methodology, you will be able to acquire new knowledge in a complete way and in a short period of time"

Postgraduate Certificate in Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning

Autoencoders, GANs, and diffusion models are Deep Learning techniques used in different image, video, and signal processing applications. At TECH Global University we have this specialized program designed with the objective of developing techniques on the mathematical and theoretical foundations of Deep Learning, as well as a practical understanding of its application in a variety of fields.

Autoencoders, GANs and diffusion models are Deep Learning techniques used in different image, video and signal processing applications. Autoencoders are used to learn how to produce a compressed version of an image or other type of signal. GANs are a neural network consisting of two networks: the generator and the discriminator, which adjust each other to improve their performance in image generation. Diffusion models are used to model the probability distribution of signals and are used in image generation and background replacement in videos. In our Postgraduate Certificate you will learn about deep learning to solve problems in a wide range of fields. It is an excellent choice for those who want to acquire specialized skills and develop a successful career in this field.