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. 

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Esta Postgraduate diploma 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”

The Postgraduate diploma is designed to provide students with a comprehensive view of the various applications of Deep Learning. For this reason, the academic itinerary will cover from its mathematical principles to the training of deep neural networks. Furthermore, the curriculum will focus on the evaluation of Deep Learning models and the visualization of results. During the training, students will acquire advanced skills that will allow them to effectively implement the multilayer perceptron with Keras. In this way, graduates will perform learning tasks in different domains and carry out a variety of data processing tasks. 

In just 6 months, you will be able to develop from start to finish a complete Neural Network"

Module 1. Mathematical Basis of Deep Learning

1.1. Functions and Derivatives

1.1.1. Linear Functions
1.1.2. Partial Derivative
1.1.3. Higher Order Derivatives

1.2. Multiple Nested Functions

1.2.1. Compound Functions
1.2.2. Inverse Functions
1.2.3. Recursive Functions

1.3. Chain Rule

1.3.1. Derivatives of Nested Functions
1.3.2. Derivatives of Compound Functions
1.3.3. Derivatives of Inverse Functions

1.4. Functions with Multiple Inputs

1.4.1. Multi-variable Functions
1.4.2. Vectorial Functions
1.4.3. Matrix Functions

1.5. Derivatives of Functions with Multiple Inputs

1.5.1. Partial Derivative
1.5.2. Directional Derivatives
1.5.3. Mixed Derivatives

1.6. Functions with Multiple Vector Inputs

1.6.1. Linear Vector Functions
1.6.2. Non-linear Vector Functions
1.6.3. Matrix Vector Functions

1.7. Creating New Functions from Existing Functions

1.7.1. Addition of Functions
1.7.2. Product of Functions
1.7.3. Composition of Functions

1.8. Derivatives of Functions with Multiple Vector Entries

1.8.1. Derivatives of Linear Functions
1.8.2. Derivatives of Nonlinear Functions
1.8.3. Derivatives of Compound Functions

1.9. Vector Functions and their Derivatives: A Step Further

1.9.1. Directional Derivatives
1.9.2. Mixed Derivatives
1.9.3. Matrix Derivatives

1.10. The Backward Pass

1.10.1. Error Propagation
1.10. 2 Application of Update Rules
1.10.3. Parameter Optimization

Module 2. Deep Learning Principles

2.1. Supervised Learning

2.1.1. Supervised Learning Machines
2.1.2. Uses of Supervised Learning
2.1.3. Differences between Supervised and Unsupervised Learning

2.2. Supervised Learning Models

2.2.1. Linear Models
2.2.2. Decision Tree Models
2.2.3. Neural Network Models

2.3. Linear Regression

2.3.1. Simple Linear Regression
2.3.2. Multiple Linear Regression
2.3.3. Regression Analysis

2.4. Model Training

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Optimization Methods

2.5. Model Evaluation: Training Set vs. Test Set

2.5.1. Evaluation Metrics
2.5.2. Cross Validation
2.5.3. Comparison of Data Sets

2.6. Model Evaluation: The Code

2.6.1. Prediction Generation
2.6.2. Error Analysis
2.6.3. Evaluation Metrics

2.7. Variables Analysis

2.7.1. Identification of Relevant Variables
2.7.2. Correlation Analysis
2.7.3. Regression Analysis

2.8. Explainability of Neural Network Models

2.8.1. Interpretable Models
2.8.2. Visualization Methods
2.8.3. Evaluation Methods

2.9. Optimization

2.9.1. Optimization Methods
2.9.2. Regularization Techniques
2.9.3. The Use of Graphs

2.10. Hyperparameters

2.10.1. Selection of Hyperparameters
2.10.2. Parameter Search
2.10.3. Hyperparameter Tuning

Module 3. Neural Networks, the Basis of Deep Learning

3.1. Deep Learning

3.1.1. Types of Deep Learning
3.1.2. Applications of Deep Learning
3.1.3. Advantages and Disadvantages of Deep Learning

3.2. Operations

3.2.1. Sum
3.2.2. Product
3.2.3. Transfer

3.3. Layers

3.3.1. Input Layer
3.3.2. Cloak
3.3.3. Output Layer

3.4. Union of Layers and Operations

3.4.1. Architecture Design
3.4.2. Connection between Layers
3.4.3. Forward Propagation

3.5. Construction of the First Neural Network

3.5.1. Network Design
3.5.2. Establish the Weights
3.5.3. Network Training

3.6. Trainer and Optimizer

3.6.1. Optimizer Selection
3.6.2. Establishment of a Loss Function
3.6.3. Establishing a Metric

3.7. Application of the Principles of Neural Networks

3.7.1. Activation Functions
3.7.2. Backward Propagation
3.7.3. Parameter Adjustment

3.8. From Biological to Artificial Neurons

3.8.1. Functioning of a Biological Neuron
3.8.2. Transfer of Knowledge to Artificial Neurons
3.8.3. Establish Relations between the Two

3.9. Implementation of MLP (Multilayer Perceptron) with Keras

3.9.1. Definition of the Network Structure
3.9.2. Model Compilation
3.9.3. Model Training

3.10. Fine Tuning  Hyperparameters of Neural Networks

3.10.1. Selection of the Activation Function
3.10.2. Set the Learning Rate
3.10.3. Adjustment of Weights

You have a wide range of learning resources You will 24 hours a day, 7 days a week"