Dominarás los principios del Deep Learning y generarás las predicciones más exactas con este Experto Universitario 100% online”

Las Redes Neuronales son la base fundamental del Aprendizaje Profundo. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano y compuestas por neuronas, estos sistemas proporcionan el fundamento computacional para que las máquinas aprendan a partir de datos de manera eficiente a la par que automática. De este modo, realizan tareas complejas con un rendimiento similar e incluso superior al humano en múltiples tareas como la traducción automática o el análisis de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, estas herramientas todavía enfrentan varios desafíos que limitan su eficacia y aplicabilidad en ciertas áreas. De ahí que los expertos tengan la responsabilidad de actualizar sus conocimientos con frecuencia, para mantenerse así al corriente de todos los avances que se produzcan en este campo e incorporarlos a su praxis para optimizar sus procedimientos.

En este contexto, TECH crea un Experto Universitario que ofrecerá una sólida comprensión sobre el funcionamiento del Deep Learning, así como las herramientas más avanzadas para construir Redes Neuronales. El plan de estudios abarcará desde fundamentos matemáticos claves (como las funciones o derivadas) hasta los principios del Aprendizaje Supervisado (incluyendo diferentes modelos, métricas de evaluación y selección de hiperparámetros). Asimismo, el temario se centrará en las numerosas utilidades del Aprendizaje Profundo, para que los egresados sean conscientes de la situación actual del mercado laboral y multipliquen sus posibilidades de éxito en campos como la automoción, informática, biología o finanzas. Cabe destacar que la titulación universitaria incluirá el análisis de casos reales en entornos de aprendizaje simulado. Así los alumnos extraerán valiosas lecciones que incorporarán a sus procedimientos para garantizar su viabilidad. 

Para afianzar todos estos contenidos, TECH emplea la metodología innovadora del Relearning. Esta se basa en la retroalimentación constante y la adaptación de las necesidades individuales del alumnado fundamentándose en la reiteración dirigida. Con cualquier dispositivo electrónico con acceso a Internet, los alumnos podrán adentrarse en el Campus Virtual y nutrirse de los contenidos didácticos más completos del mercado educativo. 

¿Quieres especializarte en el uso de Máquinas de Aprendizaje Supervisado? Consíguelo a través de 450 horas de la mejor enseñanza digital”

Esta especialización en 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 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

Te adentrarás en mundo de los algoritmos de aprendizaje profundo y adquiere conocimientos técnicos que te permitirán sobresalir en el área de las Ciencias 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.  

Profundizarás en la arquitectura de las Redes Neuronales y sus diferentes tipos para solventar problemas cotidianos mediante el Deep Learning”

Un temario completo que incorpora todos los conocimientos que necesitas para dar un paso hacia la máxima calidad en Visión Artificial”

La especialización convertirá a los egresados en auténticas referencias del Deep Learning. Al finalizar el itinerario académico, habrán obtenido sólidos conocimientos sobre la materia y adquirido nuevas destrezas que mejorarán considerablemente sus oportunidades de progresión en la industria tecnológica. A esto se suma que estarán altamente preparados para abordar con éxito cualquier obstáculo que se interponga durante el desempeño de sus actividades. Incluso los expertos podrán desarrollar proyectos vinculados con la Inteligencia Artificial para ofrecer a las empresas más prestigiosas de su entorno soluciones altamente innovadoras y creativas.

Hazte con las claves para optimizar los parámetros de Backward Pass gracias a esta especialización” 

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. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

• Desarrollar la regla de la cadena para calcular derivadas de funciones anidadas
• Analizar cómo se crean nuevas funciones a partir de funciones existentes y cómo se calculan las derivadas de las mismas
• Examinar el concepto del Backward Pass y cómo se aplican las derivadas de las funciones vectoriales para aprender automáticamente
• Aprender acerca de cómo usar TensorFlow para construir modelos personalizados
• Comprender cómo cargar y procesar datos utilizando herramientas de TensorFlow
• Fundamentar los conceptos clave del procesamiento del lenguaje natural NLP con RNN y mecanismos de atención
• Explorar la funcionalidad de las librerías de transformers de Hugging Face y otras herramientas de procesamiento de lenguaje natural para aplicar a problemas de visión
• Aprender a construir y entrenar modelos de autoencoders, GANs y modelos de difusión
• Comprender cómo los autoencoders pueden utilizarse para codificar datos eficientemente

Módulo 2. Principios de Deep Learning

• Analizar el funcionamiento de la regresión lineal y cómo puede ser aplicada a los modelos de redes neuronales
• Fundamentar la optimización de los hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos de redes neuronales
• Determinar cómo se puede evaluar el rendimiento de los modelos de redes neuronales mediante el uso del conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba

Módulo 3. Las Redes Neuronales, base de Deep Learning

• Analizar la arquitectura de las redes neuronales y sus principios de funcionamiento
• Determinar cómo se pueden aplicar las redes neuronales a una variedad de problemas
• Establecer cómo optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo mediante el ajuste de los hiperparámetros

 Un aprendizaje contextual y realista que te sumergirá en la realidad de una profesión llena de desafíos”