Gracias a esta especialización, aplicarás a tus proyectos los métodos de optimización más avanzados para entrenar Redes Neuronales Profundas”

El Procesamiento del Lenguaje Natural a través del Deep Learning ha revolucionado por completo la forma en que las computadoras entienden y generan lenguaje humano. Esta tecnología tiene un amplio abanico de aplicaciones, que abarcan desde la automatización de tareas basadas en texto hasta la mejora de la seguridad en línea. Uno de los campos en los que más se emplean estos recursos es en las empresas de carácter comercial. De esta forma, los negocios incluyen en sus plataformas web asistentes virtuales como chatbots para resolver las preguntas de los consumidores en tiempo real. Así pues, el Aprendizaje Profundo contribuye a ofrecer respuestas relevantes basadas en el contenido de grandes bases de datos.

En este contexto, TECH implementa una especialización que versará minuciosamente acerca del Procesamiento del Lenguaje con Redes Naturales Recurrentes. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios analizará las claves para la creación del conjunto de datos de entrenamiento. En este sentido, se analizarán los pasos a seguir para que los alumnos realicen una correcta limpieza y transformación de las informaciones. Asimismo, el temario profundizará en el análisis de sentimientos con algoritmos para detectar opiniones emergentes y tendencias. Por otra parte, la capacitación abordará la construcción de entornos en OpenAi para que los egresados desarrollen y evalúen algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

La metodología del programa constituirá un reflejo de la necesidad de flexibilidad y adaptación a las demandas profesionales contemporáneas. Con un formato 100% online, permitirá a los estudiantes avanzar en su aprendizaje sin comprometer sus responsabilidades laborales. Además, la aplicación del sistema Relearning, basado en la reiteración de conceptos clave, asegura una comprensión profunda y duradera. Este enfoque pedagógico refuerza la capacidad de los profesionales para aplicar efectivamente los conocimientos adquiridos en su práctica diaria. A su vez, lo único que necesitará el alumnado para completar este itinerario académico será un dispositivo con acceso a Internet.

Dominarás la Arquitectura del Córtex Visual y serás capaz de reconstruir modelos tridimensionales de objetos en solo 6 meses con esta capacitación” 

Esta especialización en Deep Learning Avanzado 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 Avanzado
• 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

Estarás capacitado para crear modelos de Inteligencia Artificial con un lenguaje natural de primera calidad”

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.  

Con los resúmenes interactivos de cada tema, consolidarás de manera más dinámica los conceptos sobre la Convulsión 2D”

La metodología del Relearning, de la cual TECH es pionera, te garantizará un aprendizaje paulatino y natural” 

Gracias a esta especialización, los egresados adquirirán un conocimiento exhaustivo relativo al campo del Deep Learning. Asimismo, dominará las técnicas más vanguardistas del Deep Computer Vision para analizar, procesar e interpretar imágenes de forma automática y con un alto de nivel de precisión. En adición, incorporarán a sus proyectos el procesamiento del lenguaje natural para automatizar tareas tediosas como el estudio de grandes volúmenes de datos, la generación de textos o la traducción. Además, estarán equipados con los recursos más innovadores del Aprendizaje Profundo para resolver exitosamente cualquier obstáculo que surja durante el desempeño de sus respectivos trabajos.

Implementarás a tus proyectos el Deep Q-Learning para abordar problemas en la toma de decisiones secuenciales en entornos complejos y dinámicos” 

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. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Explorar y entender cómo funcionan las capas convolucionales y de agrupación para la arquitectura Visual Cortex
• Usar modelos preentrenados de Keras para clasificación, localización, detección y seguimiento de objetos, así como para la segmentación semántica

Módulo 2. Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN y Atención

• Entrenar una red codificador-decodificador para realizar traducción automática neuronal
• Desarrollar una aplicación práctica de procesamiento del lenguaje natural con RNN y atención

Módulo 3. Reinforcement Learning

• Evaluar el uso de redes neuronales para mejorar la precisión de un agente al tomar decisiones
• Implementar diferentes algoritmos de refuerzo para mejorar el rendimiento de un agente

Una titulación que te permitirá avanzar de forma progresiva y completa para multiplicar tus posibilidades de éxito laboral”