Gracias a este Postgraduate certificate 100% online, dominarás los fundamentos del Deep Learning y diseñarás las arquitecturas más eficientes para tareas específicas como el análisis de sentimientos”

El Aprendizaje Profundo es tan versátil y ofrece tantas aplicaciones que se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes en la actualidad. En este sentido, los profesionales usan las herramientas del Deep Learning para entender mejor el comportamiento de los clientes y adaptar sus estrategias de marketing con el fin de fidelizarlos.  Asimismo, estos modelos sirven para predecir las preferencias de los consumidores en función de aspectos como su historial de compra, navegación en la página web e incluso clics en los anuncios. De esta forma, los especialistas personalizan las recomendaciones de productos y ofertas para cada persona, optimizando su experiencia mientras las empresas aumentan sus tasas de conversión. 

En este escenario, TECH desarrolla un pionero programa en Mathematical Basis of Deep Learning. Gracias a esta capacitación, los desarrolladores obtendrán una sólida comprensión sobre los algoritmos de Aprendizaje Profundo y los implementarán a los modelos de redes neuronales. El plan de estudios profundizará en conceptos imprescindibles como las derivadas de funciones lineales, el Backward Pass y la optimización de parámetros. El temario también se enfocará en la utilización de las máquinas del Aprendizaje Supervisado. Los alumnos nutrirán su praxis con los modelos más innovadores para emplearlos en procedimientos que disponen de datos etiquetados.  También el temario incidirá en la importancia del entrenamiento de modelos, ofreciendo técnicas avanzadas entre las que figura el Online Learning. Gracias a esto, los egresados garantizarán que sus dispositivos aprendan de los datos con el fin de realizar actividades de forma precisa. 

Por otra parte, el programa cuenta con la revolucionaria metodología Relearning, fundamentada en la reiteración de contenidos claves y la experiencia, ofreciendo casos de simulación para un acercamiento directo de los profesionales con los retos actuales en materia del Deep Learning. Así los alumnos disfrutarán de una variedad de materiales didácticos en diferentes formatos como vídeos interactivos, lecturas complementarias y ejercicios prácticos.

Manejarás el enfoque del Batch Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”

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 Bases Matemáticas del 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

Dominarás los modelos de Árboles de Decisión para resolverle con eficacia una variedad de problemas de clasificación en diferentes áreas”

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.  

¿Quieres especializarte en el ajuste de hiperparámetros? Lógralo con esta capacitación en solamente 300 horas”

Con el sistema Relearning te focalizarás en los conceptos más relevantes sin tener que invertir una gran cantidad de horas de estudio”

By means of 300 teaching hours, this degree will offer students a deep analysis of the Mathematical Basis of Deep Learning. After delving into key concepts ranging from functions to derivatives, the curriculum will focus on the Backward Pass. stage. This will allow students to adjust the weights of the neural network and improve the performance of the model during the program. Likewise, the syllabus will analyze the different systems of Supervised Learning taking into account factors such as linear regression or optimization methods. In this sense, the program will provide advanced regularization techniques. 

You will enrich your professional practice with the most cutting-edge Evaluation Metrics and you will evaluate the effectiveness of neural network models in specific tasks”

Module 1. Mathematical Basis of Deep Learning

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. Addition of Functions
1.7.2. Product of Functions
1.7.3. Composition of Functions

1.8. Derivatives of Functions with Multiple Vector Entries

1.8.1. Derivatives of Linear Functions
1.8.2. Derivatives of Nonlinear Functions
1.8.3. Derivatives of Compound Functions

1.9. Vector Functions and their Derivatives: A Step Further

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

1.10. The Backward Pass

1.10.1. Error Propagation
1.10.2. Application of Update 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. Prediction 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 Graphs

2.10. Hyperparameters

2.10.1. Selection of Hyperparameters
2.10.2. Parameter Search
2.10.3. Hyperparameter Tuning

This academic itinerary is exclusive to TECH and you will be able to develop it at your own pace thanks to its 100% online Relearning methodology"