Introduction to the Program

Con la realización de esta exclusiva titulación académica trabajarás en el perfeccionamiento de tus habilidades en diferentes tipos de optimizadores de manera totalmente online”

El Deep Learning es una de las áreas de la Ingeniería que está en constante evolución, y se ha convertido en una herramienta fundamental para la resolución de problemas complejos. En el mismo sentido, el Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas es una técnica esencial dentro de este campo y se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. A medida que aumenta la cantidad de datos y la complejidad de los problemas a resolver, es necesario contar con profesionales altamente capacitados en esta área. Por esta razón, este programa de TECH ha sido diseñado para cubrir la creciente demanda de profesionales con experiencia en la implementación y entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas.

Por ello, el programa se enfoca en proporcionar a los estudiantes una capacitación sólida en los fundamentos teóricos y prácticos del Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas, incluyendo la arquitectura de redes neuronales, el aprendizaje por refuerzo y la optimización de modelos. De ese modo, los estudiantes tendrán la oportunidad de aprender herramientas vanguardistas como TensorFlow y PyTorch, y aplicar sus conocimientos en proyectos prácticos de Deep Learning.  

Con el objetivo de mejorar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado un programa completo basado en la metodología exclusiva de Relearning. Este proceso de enseñanza se concibió para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera natural y progresiva mediante la repetición de los mismos. De esta manera, el alumno adquirirá las habilidades necesarias ajustando el ritmo de estudio a su vida cotidiana.

TECH ha creado un programa en línea para que el profesional pueda centrarse en su aprendizaje sin tener que preocuparse por desplazamientos o horarios establecidos. El alumno tendrá acceso a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y desde cualquier lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet. De esta manera, el proceso de aprendizaje será más cómodo y accesible.

Accede y podrás descargarte vídeos en detalle, análisis de casos clínicos, resúmenes interactivos y más material complementario de gran interés”

Este Postgraduate certificate en Deep Neural Network Training in Deep Learning  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por experto 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

Accede a una biblioteca multimedia repleta de materiales en diferentes soportes audiovisuales que facilitarán la integración de los conocimientos para que los apliques en tu día a día laboral de manera inmediata”

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.

Podrás descargar todo el contenido a tu dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo cada vez que lo necesites"

 

El mejor programa del mercado académico actual está a tu disposición ahora para que profundices en los ciclos de aprendizaje a través de decenas de horas de contenido teórico, práctico y adicional"

Syllabus

TECH uses the effective Relearning methodology in all its programs, with which the student will be able to integrate the most important concepts through repetition in different formats throughout the program. In this way, the hours of orthodox study and memorization are reduced, moving on to a progressive and natural acquisition of knowledge. Therefore, the professional who decides to take this program will have an advanced and complete syllabus, which also presents innovative multimedia content. In this way, the graduate is guaranteed a unique academic experience, adapted to the demands and needs of today's labor market.

A multidisciplinary and dynamic Postgraduate certificate, perfect for updating your knowledge of stochastic gradients and learning transfer training”

Module 1. Deep Neural Network 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. Optimizers

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. Over-Adjustment

1.5.1. Cross Validation
1.5.2. Regularization
1.5.3. Evaluation Metrics

1.6. Practical Guidelines

1.6.1. Model Design
1.6.2. Selection of Assessment Metrics and 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

A unique program structured for you to achieve proficiency in Deep Neural Network Training in Deep Learning ”

Postgraduate Certificate in Deep Neural Network Training in Deep Learning

The constant technological progress that has marked the current era has led to the development of new forms of information processing. In this context, deep learning has established itself as a fundamental tool for the analysis and processing of large amounts of data. The ability of deep neural networks to detect complex patterns in data, as well as their versatility for implementation in different areas, have generated a growing demand for professionals trained in the field. At TECH Global University, we have designed our Postgraduate Certificate in Deep Neural Network Training in Deep Learning, which is focused on training professionals in the use of these techniques.

In our program you will address the fundamental concepts of deep learning, including the most commonly used neural network models and the training algorithms used. Advanced optimization and regularization techniques will also be covered, allowing you to design and implement effective deep neural network models. You will also learn about the application of deep neural networks in different areas, such as image processing, speech recognition, machine translation and natural language processing. At the end of the course, you will have the necessary tools to apply these techniques in different professional fields and contribute to the resolution of complex problems.