Accederás a una biblioteca atestada de contenidos multimedia de gran calidad presentados en diferentes formatos audiovisuales y, además, los podrás descargar y consultar cuando y donde desees”

El Deep Learning, una de las tecnologías fundamentales de la inteligencia artificial, ha llevado a importantes avances en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon Alexa se basa en el aprendizaje profundo y cuenta con una precisión del 95%. Además, el Deep Learning tiene la capacidad de resolver problemas relevantes para la sociedad, como la detección temprana de enfermedades, la predicción de desastres naturales y la lucha contra el cambio climático. De hecho, se ha utilizado con éxito para predecir el derretimiento de los glaciares con una precisión del 96%.

Bajo estas circunstancias, TECH ha diseñado un programa educativo completo que permite a los estudiantes explorar en profundidad los principios fundamentales de Deep Learning y sus fundamentos matemáticos. Dado que la demanda de profesionales capacitados en este campo sigue creciendo y la inversión en Inteligencia Artificial está aumentando, esta titulación se presenta como una excelente opción para el desarrollo profesional. Además, la disponibilidad de recursos y comunidades de apoyo, el desafío intelectual que supone y su potencial para la innovación son otros factores que hacen de esta titulación una elección atractiva para aquellos que buscan mejorar su conocimiento y habilidades en Deep Learning.

Por ello, TECH ha creado un programa completo basado en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante de manera progresiva y natural mediante la repetición de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las habilidades necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. 

De este modo, la presentación del programa en un formato online permite al profesional enfocarse en su aprendizaje sin tener que desplazarse ni ajustarse a un horario preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, solo necesitará de un dispositivo con conexión a internet.

Asegura tu futuro profesional realizando la especialización más completo y actualizado del mercado académico. Además, ¡totalmente online!”

Esta especialización en Deep Learning Avanzado 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

Adéntrate en la OpenAI y ahonda en la estimación de la rentabilidad de los préstamos con esta exclusiva titulación académica en línea”

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.   

TECH pone a tu disposición un Campus Virtual disponible las 24 horas del día, sin la presión que supone adaptarse a horarios preestablecidos o incómodos desplazamientos"

Profundiza en el análisis de riesgo para la asignación de créditos y podrás convertirte en un especialista en Reinforcement Learning"

Los conocimientos adquiridos a través del programa permitirán al egresado obtener una perspectiva global y actualizada en los aspectos clave del Deep Learning Avanzado, lo que le permitirá alcanzar los objetivos propuestos. En consecuencia, el estudiante adquirirá habilidades integrales en un campo esencial, versátil y en constante crecimiento de la ingeniería, lo que lo llevará a alcanzar la excelencia en un sector en auge. Para garantizar la satisfacción del estudiante, TECH ha establecido objetivos generales y específicos que lo guiarán hacia el éxito.

Actualiza tus competencias en la optimización de las recompensas y la búsqueda de políticas para mejorar tu futuro profesional. Ahora es, siempre, el mejor momento”

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. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Explorar y entender cómo funcionan las capas convolucionales y de agrupación para  la arquitectura Visual Cortex
• Desarrollar arquitecturas CNN con Keras
• Usar modelos preentrenados de Keras para clasificación, localización, detección y seguimiento de objetos, así como para la segmentación semántica 

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. Reinforcement Learning

• Utilizar gradientes para optimizar la política de un agente
• Evaluar el uso de redes neuronales para mejorar la precisión de un agente al tomar decisiones
• Implementar diferentes algoritmos de refuerzo para mejorar el rendimiento de un agente

Cumplirás incluso tus expectativas más altas gracias a la minuciosidad con la que se han elaborado todos los temas de este programa de TECH”