El exclusivo sistema Relearning de TECH te permitirá poner al día tus conocimientos y competencias sobre Arquitectura Visual Cortex del modo más riguroso”

Existen una infinidad de recursos destinados al desarrollo y entrenamiento de modelos de Redes Neuronales. A este respecto, Keras se ha convertido en la más utilizada por los profesionales debido a su facilidad de uso, flexibilidad y compatibilidad con otras bibliotecas. Esta biblioteca de código abierto proporciona a los desarrolladores una Interfaz de Programación de Aplicaciones de alto nivel, que les permite construir modelos de Aprendizaje profundo con inmediatez. De esta forma, contribuye a la creación de modelos de clasificación de imágenes que pueden identificar diferentes objetos en las instantáneas. Esto resulta provechoso para aspectos como los sistemas de reconocimiento de rostros, clasificación de imágenes médicas o la creación de arte generativo.

En este contexto, TECHimplementa una especialización que se centrará en el Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales. Para ello, el itinerario académico profundizará en el Entrenamiento de transferencia de aprendizaje atendiendo a factores como las técnicas de inicialización de pesos y términos de suavizados. Así los egresados aprovecharán el conocimiento previo adquirido por modelos preentrenados para mejorar el rendimiento de nuevas tareas de aprendizaje automático. También la capacitación abordará la construcción de una aplicación Deep Learning mediante TensorFlow y NumPy. Esto permitirá a los profesionales utilizar estas herramientas de una manera óptima en ámbitos como la predicción de resultados.

La titulación universitaria se impartirá de manera 100% online, en una plataforma virtual de estudios que no está regida por horarios predefinidos. Lejos de esto, cada estudiante tendrá la oportunidad de autogestionar sus progresos de manera personalizada en cualquier momento de las 24 horas del día. Uno de los rasgos más distintivos de la metodología es el proceso de aprendizaje que TECHutiliza en todos sus programas: el Relearning. Este sistema de enseñanza fomentará la adquisición de competencias de modo rápido y flexible a partir del análisis de los contenidos teóricos y la ejemplificación de casos basados en el contexto real de la profesión.

Estarás equipado para contribuir al avance del conocimiento en el área del Aprendizaje Profundo mediante la investigación y desarrollo de nuevos algoritmos” 

Esta especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 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

Optimizarás tus habilidades en el diseño de modelos de Aprendizaje Profundo para generar soluciones efectivas a los 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.  

Dominarás el entorno computacional de NumPy y realizarás operaciones numéricas en arreglos multidimensionales”

Accederás a una biblioteca multimedia repleta de contenidos dinámicos que afianzarán tu aprendizaje de un modo más visual”  

Con esta experiencia de aprendizaje inmersiva, los egresados tendrán a su disposición una pluralidad de conocimientos y habilidades para experimentar un salto de calidad en el ámbito del Deep Learning. Los profesionales tendrán un sólido conocimiento sobre el entrenamiento de Redes Neuronales Profundas, por lo que aplicarán sus principios a los algoritmos con eficacia.  Además, dominarán softwares avanzados como el TensorFlow, destinados a crear diferentes arquitecturas de redes neuronales de forma rápida y sencilla. Todo esto les permitirá diseñar y ejecutar proyectos avanzados de Inteligencia Artificial para destacar en un sector tecnológico en constante expansión. 

En solo 6 meses, le darás a tu carrera el impulso tecnológico que necesita y ofrecerás soluciones innovadoras a los problemas de Gradiente”

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. Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas

• Analizar los problemas de gradiente y cómo se pueden evitar
• Determinar cómo reutilizar capas preentrenadas para entrenar redes neuronales profundas
• Establecer cómo programar la tasa de aprendizaje para obtener los mejores resultados

Módulo 2. Personalización de Modelos y Entrenamientos con TensorFlow

• Determinar cómo usar la API de TensorFlow para definir funciones y gráficos personalizados
• Fundamentar el uso de la API tf.data para cargar y preprocesar los datos de manera eficiente
• Discutir el proyecto TensorFlow Datasets y cómo se puede usar para facilitar el acceso a conjuntos de datos preprocesados

Módulo 3. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

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

El material didáctico de esta titulación te llevará a profundizar de un modo más visual en los conocimientos del Aprendizaje por Transferencia”