Introduction to the Program

Adquiere nuevos conocimientos sobre Algoritmos de Seguimiento de Objetos y Ventajas de los Modelos Preentrenados, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes”

Las secuencias de procesamiento son una técnica fundamental en el Deep Learning que ha demostrado ser muy efectiva en la resolución de problemas en diferentes campos. Estas técnicas permiten a las redes neuronales comprender la estructura temporal o espacial de los datos de entrada, lo que mejora la precisión de las predicciones y la calidad de las soluciones.    

Por esa razón, TECH ha diseñado un Postgraduate certificate en Deep Learning Processing Sequences con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias 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 el procesamiento del Lenguaje Natural o los Modelos Generativos, el Análisis de Componentes Principales o la Validación Cruzada.    

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. 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 precisa.    

Consigue ser un experto en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización de horarios, para que puedas compaginar tus estudios con tus otras ocupaciones” 

Este Postgraduate certificate en Deep Learning Processing Sequences contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Secuencias de Procesamiento 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 

Alcanza tu máximo potencial como experto en Deep Learning Processing Sequences, 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 Aplicación Práctica de RNN y CNN desde tu Tablet, móvil u ordenador"

Ahonda en el Aprendizaje de Secuencia Parcial y el Aprendizaje de Refuerzo, desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

Syllabus

All the didactic resources of this program 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 state-of-the-art knowledge to create practical and completely up-to-date content. All this, based on the most efficient pedagogical methodology,  TECH Relearning.

The most comprehensive and complete view of one of the most important areas of Deep Learning, so you achieve success quickly and accurately" 

Module 1. Processing sequences using RNN (Recurrent Neural Networks) and CNN (Convolutional Neural Networks)

1.1. Neurons and Recurrent Layers 

1.1.1. Recurrent Neuron Types 
1.1.2. Recurrent Layer Architecture 
1.1.3. Recurrent Layer Applications 

1.2. Training of Recurrent Neural Networks (RNN) 

1.2.1. Backpropagation Trough Time (BPTT) 
1.2.2. Stochastic Downward Gradient 
1.2.3. RNN Training Regularization 

1.3. RNN Model Evaluation 

1.3.1. Evaluation Metrics 
1.3.2. Cross Validation 
1.3.3. Hyperparameter Setting 

1.4. Pretrained RNNs 

1.4.1. Pretrained Networks 
1.4.2. Learning Transfer 
1.4.3. Fine Tuning 

1.5. Forecasting a Time Series 

1.5.1. Statistical Forecasting Models 
1.5.2. Time Series Models 
1.5.3. Neural Network Based Models 

1.6. Interpretation of the Results of Time Series Analysis 

1.6.1. Main Component Analysis 
1.6.2. Cluster Analysis 
1.6.3. Correlation Analysis 

1.7. Handling Long Sequences 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. 1D Convolutional 

1.8. Partial Sequence Learning 

1.8.1. Deep Learning Methods 
1.8.2. Generative Models 
1.8.3. Reinforcement Learning 

1.9. Practical Application of RNN and CNN 

1.9.1. Natural Language Processing 
1.9.2. Pattern Recognition 
1.9.3. Computer Vision 

1.10. Differences in Classic Results 

1.10.1. Classical vs. RNN Methods 
1.10.2. Classical vs. CNN Methods 
1.10.3. Difference in Training Time 

Thanks to the most efficient pedagogical methodology, you will be able to acquire new knowledge in an agile and progressive way, without spending too much time studying" 

Postgraduate Certificate in Deep Learning Processing Sequences

In Deep Learning, processing sequences refer to the processing of sequential or time series data, such as speech, music, text, among others. The main idea is that each piece of data in the sequence is processed intensively in order to extract relevant features and get a better understanding of the information being processed. At TECH Global University we have this specialized program designed with the objective of developing the techniques to understand the challenges and opportunities associated with stream processing and how to apply deep learning techniques to solve real-world problems.

Sequence processing in Deep Learning refers to the processing of sequence data, which is performed through various stages of pre-processing and feature extraction, and uses Recurrent Neural Network models to analyze the sequence and extract valuable information in different applications such as speech, music, text, among others. In our university course you will learn about the basic concepts of sequence processing, including the different techniques and architectures used in deep learning, such as recurrent neural networks, convolutional neural networks and transformational neural networks. It is an excellent choice for those who wish to acquire specialized skills and develop a successful career in this field.