Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

El impacto del Deep Learning en la mejora de la eficiencia y la precisión de los sistemas es indudable, y se está viendo reflejado en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta el transporte y la seguridad. Las aplicaciones son numerosas, incluyendo el diagnóstico médico asistido por ordenador, la conducción autónoma de vehículos, la detección de anomalías en el sistema de seguridad y la optimización de la cadena de suministro de productos. A medida que se siguen investigando y desarrollando nuevas técnicas en Deep Learning, se abre un amplio abanico de posibilidades en la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones en tiempo real. 

Como consecuencia, la demanda de profesionales que sepan aplicar Deep Learning sigue en aumento, y se espera que la tendencia continúe en el futuro. En resumen, estudiar Aplicaciones de Deep Learning puede ser una opción sólida debido a su creciente demanda en varias industrias, su capacidad para mejorar la eficiencia y precisión de los sistemas, su amplia variedad de aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, y las oportunidades de empleo y salarios competitivos en el campo.

Este programa diseñado por TECH se basa en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante mediante la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. Además, el formato completamente en línea permitirá al profesional centrarse en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido, y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento mediante un dispositivo con conexión a internet. 

Aprovecha la oportunidad única de crecimiento profesional y personal que te ofrece en exclusiva esta especialización de TECH”   

Esta especialización 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 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  

Una especialización que te provee de recursos y estrategias para que implementes técnicas de PCA con un codificador automático lineal con efectividad y, además, ¡100% online!”

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.   

Inscríbete ahora y podrás generar textos utilizando redes neuronales recurrentes gracias a las habilidades que adquirirás con esta especialización"

Tendrás a tu disposición un Campus Virtual disponible las 24 horas del día, sin la presión usual que supone adaptarse a calendarios académicos rígidos u horarios de clases inalterables"

A través del plan de estudios, el egresado adquirirá conocimientos que le permitirán obtener una perspectiva amplia y actualizada sobre los aspectos clave de las Aplicaciones en Deep Learning, lo que le permitirá alcanzar los objetivos establecidos. Como resultado, el estudiante desarrollará habilidades integrales en un área esencial, versátil y en constante evolución de la ingeniería, lo que lo llevará a la excelencia en un sector en constante crecimiento. Con el objetivo de garantizar la satisfacción del estudiante, TECH ha establecido objetivos generales y específicos para guiar al estudiante hacia el éxito. 

Actualiza tus competencias en la preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN mediante las herramientas teórico-prácticas más innovadoras del mercado académico online”   

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

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 
• Evaluar el desempeño de los modelos RNN utilizando métricas de exactitud y sensibilidad

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

• Generar texto utilizando redes neuronales recurrentes 
• 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 
• Analizar cómo las GANs y los modelos de difusión pueden generar imágenes nuevas y realistas 

Profundiza en las aplicaciones prácticas de procesamiento del lenguaje natural con RNN y prepárate para un extenso abanico de oportunidades laborales en diferentes sectores”