Domina el futuro de la tecnología con esta Postgraduate diploma en Neural Networks and Deep Learning Training” 

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más influyentes en la actualidad, y su uso se ha extendido a numerosos sectores, desde la atención médica hasta la industria manufacturera y el comercio minorista. En este sentido, el entrenamiento de redes neuronales artificiales es un componente fundamental de la IA y es esencial para el desarrollo de algoritmos complejos que pueden aprender y mejorar a través de la experiencia.  

En este contexto, la Postgraduate diploma en Neural Networks and Deep Learning Training es un programa de TECH diseñado para brindar habilidades prácticas en tecnologías de vanguardia, como TensorFlow y Keras. Del mismo modo, el alumnado se especializará en implementar soluciones avanzadas de aprendizaje profundo en Python.  

Además, el título está diseñado para ser 100% online, lo que permite a los estudiantes completar el programa de acuerdo con su propia agenda. La metodología pedagógica del Relearning también es un aspecto destacado de la titulación, ya que se enfoca en el aprendizaje experiencial y la resolución de problemas prácticos para interiorizar mejor los conceptos. Asimismo, los alumnos dispondrán de una gran flexibilidad, contando con dinámicos recursos de estudio que podrán organizar a su conveniencia.

Diseña y entrena algoritmos complejos de redes neuronales para resolver problemas del mundo real. ¿A qué esperas para matricularte?”   

Esta Postgraduate diploma en Neural Networks and Deep Learning Training contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 

Inscríbete en esta Postgraduate diploma y potencia habilidades en la construcción de modelos de aprendizaje profundo y soluciones avanzadas para tus proyectos” 

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.   

Adéntrate en el mundo del aprendizaje profundo y descubre cómo la Inteligencia Artificial está transformando la sociedad” 

Especialízate consultando dinámicos casos prácticos, esquemas interactivos o vídeos en detalle sobre cómo entrenar redes artificiales” 

The Postgraduate diploma in Neural Networks and Deep Learning Training offers a comprehensive educational program that will take students on a broad academic journey: from neural network training to deep learning.

Computer Vision with convolutional neural networks. In addition, the curriculum is extremely detailed and is supported by a variety of innovative teaching resources that are available to students on the Virtual Campus of the degree.

A comprehensive curriculum with which you will master the reuse of pre-trained layers”

Module 1. Deep Neural Networks Training

1.1. Gradient Problems 

1.1.1. Gradient Optimization Techniques 
1.1.2. Stochastic Gradients 
1.1.3. Weight initialization techniques

1.2. Reuse of pre-trained layers

1.2.1. Learning transfer training 
1.2.2. Feature Extraction 
1.2.3. Deep Learning

1.3. Optimize

1.3.1. Stochastic gradient descent optimizers. 
1.3.2. Adam and RMSprop optimizers 
1.3.3. Moment optimizers

1.4. Learning rate scheduling

1.4.1. Automatic learning rate control 
1.4.2. Learning cycles 
1.4.3. Smoothing terms

1.5. Overfitting

1.5.1. Cross Validation 
1.5.2. Regularization 
1.5.3. Evaluation Metrics

1.6. Practical Guidelines

1.6.1. Model desing 
1.6.2. Selection of metrics and evaluation parameters 
1.6.3. Hypothesis testing

1.7. Transfer Learning

1.7.1. Learning transfer training 
1.7.2. Feature Extraction 
1.7.3. Deep Learning

1.8. Data Augmentation 

1.8.1. Image Transformations 
1.8.2. Synthetic data Generation  
1.8.3. Text transformation

1.9. Practical Application of Transfer Learning

1.9.1. Learning transfer training 
1.9.2. Feature Extraction 
1.9.3. Deep Learning

1.10. Regularization

1.10.1. L1 and L2 
1.10.2. Maximum entropy regularization 
1.10.3. Dropout

Module 2. Model customization and training with TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Using the TensorFlow Library 2.1.2. Model training with TensorFlow 
2.1.3. Operations with graphs in TensorFlow

2.2. TensorFlow and NumPy

2.2.1. NumPy computational environment for TensorFlow 
2.2.2. Using NumPy arrays with TensorFlow 
2.2.3. NumPy operations for TensorFlow graphs 

2.3. Model customization and training algorithms 

2.3.1. Building custom models with TensorFlow 
2.3.2. Management of training parameters 
2.3.3. Use of optimization techniques for training 

2.4. TensorFlow functions and graphs 

2.4.1. Functions with TensorFlow 
2.4.2. Use of graphs for model training 
2.4.3. Optimization of graphs with TensorFlow operations 

2.5. Data loading and preprocessing with TensorFlow 

2.5.1. Loading of datasets with TensorFlow 
2.5.2. Data preprocessing with TensorFlow 
2.5.3. Using TensorFlow tools for data manipulation

2.6. The tf.data API 

2.6.1. Using the tf.data API for data processing 
2.6.2. Constructing data streams with tf.data 
2.6.3. Use of the tf.data API for training models 

2.7. The TFRecord format 

2.7.1. Using the TFRecord API for Data Serialization 
2.7.2. Loading TFRecord files with TensorFlow 
2.7.3. Using TFRecord files for training models 

2.8. Keras preprocessing layers 

2.8.1. Using the Keras preprocessing API 
2.8.2. Construction of preprocessing pipelined with Keras 
2.8.3. Using the Keras preprocessing API for model training 

2.9. The TensorFlow Datasets project 

2.9.1. Using TensorFlow Datasets for data loading 
2.9.2. Data preprocessing with TensorFlow Datasets 
2.9.3. Using TensorFlow Datasets for Model Training 
2.10. Construction of a Deep Learning Application with TensorFlow. Practical Application 
2.10.1. Building a Deep Learning application with TensorFlow. 
2.10.2. Training a model with TensorFlow 
2.10.3. Use of the application for the prediction of results

Module 3. Deep Computer Vision with Convolutional Neural Networks

3.1. The Cortex Visual Architecture 

3.1.1. Functions of the Visual Cortex 
3.1.2. Theories of computational vision 
3.1.3. Models of image processing 

3.2. Convolutional layers 

3.2.1. Reuse of weights in convolution 
3.2.2. 2D convolution 
3.2.3. Activation Functions 

3.3. Grouping layers and implementation of grouping layers with Keras 

3.3.1. Pooling and Striding 
3.3.2. Flattening 
3.3.3. Types of Pooling 

3.4. CNN Architecture 

3.4.1. VGG Architecture 
3.4.2. AlexNet architecture 
3.4.3. ResNet Architecture 

3.5. Implementation of a ResNet-34 CNN using Keras 

3.5.1. Weight initialization 
3.5.2. Input layer definition 
3.5.3. Output definition 

3.6. Use of pre-trained Keras models 

3.6.1. Characteristics of pre-trained models 
3.6.2. Uses of pre-trained models 
3.6.3. Advantages of pre-trained models 

3.7. Pre-trained models for transfer learning 

3.7.1. Transfer learning 
3.7.2. Transfer learning process 
3.7.3. Advantages of transfer learning 

3.8. Classification and Localization in Deep Computer Vision 

3.8.1. Image Classification 
3.8.2. Localization of objects in images 
3.8.3. Object Detection 

3.9. Object detection and object tracking 

3.9.1. Object detection methods 
3.9.2. Object tracking algorithms 
3.9.3. Tracking and localization techniques 

3.10. Semantic Segmentation 

3.10.1. Deep learning for semantic segmentation 
3.10.2. Edge Detection 
3.10.3. Rule-based segmentation methods

Take the opportunity to get up to speed on the creation of object detection and tracking algorithms”