Presentación

Gracias a este diplomado 100% online, dominarás los fundamentos del Deep Learning y diseñarás las arquitecturas más eficientes para tareas específicas como el análisis de sentimientos”

El Aprendizaje Profundo es tan versátil y ofrece tantas aplicaciones que se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes en la actualidad. En este sentido, los profesionales usan las herramientas del Deep Learning para entender mejor el comportamiento de los clientes y adaptar sus estrategias de marketing con el fin de fidelizarlos.  Asimismo, estos modelos sirven para predecir las preferencias de los consumidores en función de aspectos como su historial de compra, navegación en la página web e incluso clics en los anuncios. De esta forma, los especialistas personalizan las recomendaciones de productos y ofertas para cada persona, optimizando su experiencia mientras las empresas aumentan sus tasas de conversión. 

En este escenario, TECH desarrolla un pionero programa universitario en Bases Matemáticas del Deep Learning. Gracias a esta capacitación, los desarrolladores obtendrán una sólida comprensión sobre los algoritmos de Aprendizaje Profundo y los implementarán a los modelos de redes neuronales. El plan de estudios profundizará en conceptos imprescindibles como las derivadas de funciones lineales, el Backward Pass y la optimización de parámetros. El temario también se enfocará en la utilización de las máquinas del Aprendizaje Supervisado. Los alumnos nutrirán su praxis con los modelos más innovadores para emplearlos en procedimientos que disponen de datos etiquetados.  También el temario incidirá en la importancia del entrenamiento de modelos, ofreciendo técnicas avanzadas entre las que figura el Online Learning. Gracias a esto, los egresados garantizarán que sus dispositivos aprendan de los datos con el fin de realizar actividades de forma precisa. 

Por otra parte, el programa cuenta con la revolucionaria metodología Relearning, fundamentada en la reiteración de contenidos claves y la experiencia, ofreciendo casos de simulación para un acercamiento directo de los profesionales con los retos actuales en materia del Deep Learning. Así los alumnos disfrutarán de una variedad de materiales didácticos en diferentes formatos como vídeos interactivos, lecturas complementarias y ejercicios prácticos.

Manejarás el enfoque del Batch Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”

Este diplomado en Bases Matemáticas del 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 Bases Matemáticas del 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

Dominarás los modelos de Árboles de Decisión para resolverle con eficacia una variedad de problemas de clasificación en diferentes áreas”

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.  

¿Quieres especializarte en el ajuste de hiperparámetros? Lógralo con esta capacitación en solamente 300 horas”

Con el sistema Relearning te focalizarás en los conceptos más relevantes sin tener que invertir una gran cantidad de horas de estudio”

Objetivos

Tras la conclusión de este diplomado, los egresados dispondrán de un prisma holístico relativo a las Bases Matemáticas del Deep Learning. Esto permitirá a los profesionales aplicar los conceptos de las funciones y sus derivadas a los algoritmos del Aprendizaje Profundo para que los dispositivos automaticen tareas complejas. Asimismo, los expertos dominarán los diversos sistemas del Aprendizaje Supervisado, entre los que sobresalen los modelos de Árboles de Decisión o de Redes Neuronales. De este modo, los desarrolladores brindarán soluciones en una amplia gama de aplicaciones como el reconocimiento del lenguaje natural, la generación de texto o traducciones automáticas.

Implementarás en tus proyectos los Métodos de Optimización más efectivos para el entrenamiento de modelos de Deep Learning”  

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 

  • 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
  • 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.

Actualizar tus conocimientos sobre los fundamentos matemáticos del Aprendizaje Profundo te resultará mucho más sencillo gracias al material multimedia que te aporta este programa”   

Curso Universitario en Bases Matemáticas del Deep Learning

Si quieres sumergirte en el mundo fascinante y complejo de las bases matemáticas del Deep Learning, llegaste al lugar indicado. En TECH Universidad Tecnológica encontrarás un novedoso Curso Universitario que te ayudará a cumplir tus propósitos. Diseñado para profesionales que desean comprender en profundidad los principios subyacentes detrás de esta revolucionaria tecnología, este curso te llevará a través de los fundamentos matemáticos esenciales necesarios para dominar el Deep Learning. Mediante un plan de estudios novedoso, impartido en modalidad online, explorarás el papel fundamental del álgebra lineal en el Deep Learning. Aprenderás sobre matrices, vectores, operaciones matriciales y cómo se utilizan en la representación y transformación de datos en los modelos de Deep Learning. Además, te sumergirás en el cálculo diferencial y descubrirás cómo se aplica en el entrenamiento y optimización de modelos de Deep Learning. Explorarás conceptos como derivadas, gradientes, reglas de la cadena y cómo se utilizan en la optimización de funciones de pérdida. Todo ello, te permitirá adquirir una comprensión sólida sobre los principios matemáticos subyacentes en esta tecnología revolucionaria.

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Con este completísimo programa de TECH, aprenderás sobre conceptos de probabilidad y estadística que son fundamentales para entender la incertidumbre y la variabilidad en los datos y modelos de Deep Learning. Descubrirás cómo se utilizan distribuciones de probabilidad, estimación de parámetros y pruebas de hipótesis en la inferencia estadística y el aprendizaje de máquinas. De igual modo, explorarás técnicas de optimización matemática que son vitales para entrenar modelos de Deep Learning de manera eficiente y efectiva. Aprenderás sobre algoritmos de optimización como el descenso del gradiente estocástico y cómo se aplican para minimizar funciones de pérdida en el proceso de entrenamiento de modelos. Por último, te sumergirás en el análisis funcional y la teoría del aprendizaje, explorando cómo se relacionan con el diseño y el análisis de modelos de Deep Learning. Aprenderás sobre conceptos como espacios de Hilbert, teoremas de representación y generalización en el contexto del aprendizaje de máquinas. ¿Quieres conocer más? ¡Inscríbete ya y comienza tu viaje hacia el dominio del Deep Learning!