Ponte al día en las últimas tendencias en Inteligencia Artificial y especialízate en crear modelos avanzados con la especialización en Deep Learning” 

La Inteligencia Artificial es una de las áreas más prometedoras en el mundo de la tecnología y está transformando rápidamente el mundo. El Deep Learning cada vez se emplea en más campos, desde la visión por computadora hasta la traducción automática, y su demanda en el mercado laboral está creciendo rápidamente. No obstante, conlleva una gran complejidad algorítmica y, dado el fulgurante ritmo de avances en esta área, una gran cantidad de titulaciones académicas han quedado obsoletas, para perjuicio de los profesionales informáticos. 

Por fortuna, la especialización en Deep Learning es un programa académico completamente actualizado que ofrece una alta preparación en el campo de la Inteligencia Artificial, con un enfoque específico en el Deep Learning. El título está diseñado para proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para desarrollar proyectos en este ámbito y para dominar el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo. Para ello, recorrerán el uso del TensorFlow para construir modelos personalizados o las derivadas de las funciones vectoriales para aprender automáticamente, además de explorar la funcionalidad de las librerías de Transformers de Hugging Face. 

El curso es 100% online y cuenta con la metodología pedagógica innovadora del Relearning, que se basa en la retroalimentación constante y la adaptación a las necesidades individuales de los estudiantes sobre la base de la reiteración dirigida. La especialización en Deep Learning también ofrece flexibilidad para organizar los recursos académicos, lo que permite a los estudiantes adaptar su ciclo educativo a sus propias necesidades y horarios.

Sumérgete en el fascinante mundo de los algoritmos de aprendizaje profundo y adquiere conocimientos especializados que te permitirán destacar en el campo de la Ciencia de Datos” 

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 

Aprovecha la oportunidad de especializarte con los mejores profesionales en Inteligencia Artificial”

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.

Benefíciate de una preparación de vanguardia que te permitirá ser parte de la revolución digital y marcar la diferencia en tu futuro profesional” 

Actualízate en la arquitectura de las redes neuronales y sus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos a través del Deep Learning” 

Los estudiantes que se inscriban en esta propuesta educativa de 450 horas lectivas tendrán la posibilidad de adquirir habilidades y conocimientos que mejorarán significativamente sus oportunidades de progresión en el campo tecnológico, especialmente en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Con el objetivo de ayudar a los estudiantes a alcanzar sus objetivos, esta institución académica proporciona herramientas pedagógicas innovadoras que son fácilmente accesibles y cuenta con un destacado equipo de profesores referentes en el Deep Learning. 

Hazte con las claves para optimizar el rendimiento de avanzados modelos de IA 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 

Evalúa el rendimiento de los modelos de redes neuronales mediante el uso del conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba”