Un programa 100% online que te brinda las técnicas más efectivas de Aprendizaje Profundo, para que resuelvas problemas reales y desarrollares soluciones innovadoras”

El Deep Learning cuenta con una amplia diversidad de campos tales como la Robótica, la Visión por Computadora y el Procesamiento de Lenguaje Natural. Actualmente, la implementación de estas técnicas avanzadas está siendo cada vez más demandas en diferentes ámbitos laborales. Entre ellos, sobresale el sector del Marketing, dado que las herramientas del Aprendizaje Profundo proporcionan a estas compañías múltiples beneficios. Por ejemplo, sirven para analizar grandes conjuntos de datos de clientes para identificar segmentos de audiencia más precisos. Así las empresas son capaces de personalizar sus estrategias y mensajes con el fin de satisfacer las necesidades específicas de cada público.

Ante esta realidad, TECH crea una Postgraduate diploma que proporcionará a los expertos un conocimiento exhaustivo sobre las Deep Learning Applications. El plan de estudios está diseñado para equipar a los alumnos con las herramientas más vanguardistas y efectivas para el entrenamiento de Redes Neuronales. Para ello, el temario profundizará tanto en las neuronas como en la arquitectura de las capas recurrentes. También el programa ahondará en los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a los egresados conseguir un rendimiento superior en una variedad de tareas como generar textos con fluidez.

Para alcanzar esta puesta al día, TECH proporciona múltiples recursos pedagógicos cimentados en píldoras multimedia, simulaciones de casos de estudio y lecturas especializadas para que los estudiantes disfruten de un aprendizaje dinámico. Además, el alumnado no tendrá que invertir gran cantidad de horas de estudio, ya que con el método Relearning conseguirá consolidar los conceptos más determinantes de forma mucho más simple. Así, los profesionales están ante una opción académica de calidad y perfectamente compatible con sus responsabilidades diarias al poder planificar individualmente tanto sus horarios como cronogramas evaluativos. Lo único que necesitarán para ingresar en el Campus Virtual es un dispositivo electrónico con acceso a Internet, pudiendo emplear incluso su móvil.

Dominarás la herramienta Transformers de Hugging Face para la transferencia de aprendizaje. ¡Y tan solo en 6 meses con esta Postgraduate diploma!” 

Esta Postgraduate diploma en Deep Learning Applications contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicaciones de 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

Profundizarás en el análisis de sentimientos con algoritmos de Aprendizaje Profundo para monitorear las redes 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.  

Manejarás la construcción de arquitecturas de codificación y serás capaz de extraer automáticamente características significativas de los datos”

La revolucionaria metodología del Relearning de TECH te proporcionará flexibilidad para organizar tu ritmo de estudio, amoldándose a tus circunstancias” 

The Postgraduate diploma in Deep Learning Applications will focus on processing sequences using both Recurrent and Convolutional Neural Networks. Students will examine the architecture of the layers, taking into account their applications and backpropagation over time. In tune with this, they will delve into natural language processing to generate texts and translations in an automated way. Likewise, the didactic contents will also delve into diffusion models (including autoencoders and generative adversarial networks). In this way, graduates will produce realistic data samples and model probability distributions effectively. 

You will raise your professional potential in the field of Computer Vision thanks to this 100% online Postgraduate diploma"

Module 1. Processing Sequences using RNN (Recurrent Neural Networks) and CNN (Convolutional Neural Networks)

1.1. Recurrent Neurons and Layers

1.1.1. Types of Recurring Neurons
1.1.2. Architecture of a Recurrent Layer
1.1.3. Applications of Recurrent Layers

1.2. Recurrent Neural Network (RNN) Training

1.2.1. Backpropagation over Time (BPTT)
1.2.2. Stochastic Downward Gradient
1.2.3. Regularization in RNN Training

1.3. Evaluation of RNN Models

1.3.1. Evaluation Metrics
1.3.2. Cross Validation
1.3.3. Hyperparameter Tuning

1.4. Prerenal RNNs

1.4.1. Pre-trained Networks
1.4.2. Transfer of Learning
1.4.3. Fine Tuning

1.5. Forecasting a Time Series

1.5.1. Statistical Models for Forecasting
1.5.2. Time Series Models
1.5.3. Models based on Neural Networks

1.6. Interpretation of Time Series Analysis Results

1.6.1. Main Component Analysis
1.6.2. Cluster Analysis
1.6.3. Correlation Analysis

1.7. Handling of Long Sequences

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. 1D Convolutionals

1.8. Partial Sequence Learning

1.8.1. Deep Learning Methods
1.8.2. Generative Models
1.8.3. Reinforcement Learning

1.9. Practical Application of RNN and CNN

1.9.1. Natural Language Processing
1.9.2. Pattern Recognition
1.9.3. Computer Vision

1.10. Differences in Classical Results

1.10.1. Classical vs. RNN Methods
1.10.2. Classical vs. CNN Methods
1.10.3. Difference in Training Time

Module 2. Natural Language Processing (NLP) with Natural Recurrent Networks (NRN) and Attention

2.1. Text Generation Using RNN

2.1.1. Training an RNN for Text Generation
2.1.2. Natural Language Generation with RNN
2.1.3. Text Generation Applications with RNN

2.2. Training Data Set Creation

2.2.1. Preparation of the Data for Training an RNN
2.2.2. Storage of the Training Dataset
2.2.3. Data Cleaning and Transformation

2.3. Sentiment Analysis

2.3.1. Classification of Opinions with RNN
2.3.2. Detection of Themes in Comments
2.3.3. Sentiment Analysis with Deep Learning Algorithms

2.4. Encoder-decoder Network for Neural Machine Translation

2.4.1. Training an RNN for Machine Translation
2.4.2. Use of an Encoder-decoder Network for Machine Translation
2.4.3. Improving the Accuracy of Machine Translation with RNNs

2.5. Attention Mechanisms

2.5.1. Application of Care Mechanisms in RNN
2.5.2. Use of Care Mechanisms to Improve the Accuracy of the Models
2.5.3. Advantages of Attention Mechanisms in Neural Networks

2.6. Transformer Models

2.6.1. Using TransformerModels for Natural Language Processing
2.6.2. Application of Transformer Models for Vision
2.6.3. Advantages of Transformer Models

2.7. Transformers for Vision

2.7.1. Use of Transformer Models for Vision
2.7.2. Image Data Preprocessing
2.7.3. Training of a Transformer model for vision

2.8. Hugging Face’s TransformersLibrary

2.8.1. Using the Hugging Face’s TransformersLibrary
2.8.2. Hugging Face’s TransformersLibrary App
2.8.3. Advantages of  Hugging Face’s Transformers Library

2.9. Other Transformers Libraries. Comparison

2.9.1. Comparison between different TransformersLibraries
2.9.2. Use of the other Transformers Libraries
2.9.3. Advantages of the other Transformers Libraries

2.10. Development of an NLP Application with RNN and Attention. Practical Application

2.10.1. Development of a Natural Language Processing Application with RNN and Attention
2.10.2. Use of RNN, Attention Mechanisms and Transformers Models in the Application
2.10.3. Evaluation of the Practical Application

Module 3. Autoencoders, GANs, and Diffusion Models

3.1. Representation of Efficient Data

3.1.1. Dimensionality Reduction
3.1.2. Deep Learning
3.1.3. Compact Representations

3.2. PCA Realization with an Incomplete Linear Automatic Encoder

3.2.1. Training Process
3.2.2. Implementation in Python
3.2.3. Use of Test Data

3.3. Stacked Automatic Encoders

3.3.1. Deep Neural Networks
3.3.2. Construction of Coding Architectures
3.3.3. Use of Regularization

3.4. Convolutional Autoencoders

3.4.1. Design of Convolutional Models
3.4.2. Convolutional Model Training
3.4.3. Results Evaluation

3.5. Automatic Encoder Denoising

3.5.1. Application of Filters
3.5.2. Design of Coding Models
3.5.3. Use of Regularization Techniques

3.6. Sparse Automatic Encoders

3.6.1. Increasing Coding Efficiency
3.6.2. Minimizing the Number of Parameters
3.6.3. Using Regularization Techniques

3.7. Variational Automatic Encoders

3.7.1. Use of Variational Optimization
3.7.2. Unsupervised Deep Learning
3.7.3. Deep Latent Representations

3.8. Generation of Fashion MNIST Images

3.8.1. Pattern Recognition
3.8.2. Image Generation
3.8.3. Deep Neural Networks Training

3.9. Generative Adversarial Networks and Diffusion Models

3.9.1. Content Generation from Images
3.9.2. Modeling of Data Distributions
3.9.3. Use of Adversarial Networks

3.10. Implementation of the Models. Practical Application

3.10.1. Implementation of the Models
3.10.2. Use of Real Data
3.10.3. Results Evaluation

This will provide key education to advance in your career. Enroll now and notice immediate career advancement"