Matricúlate ahora en una titulación con la que crearás los algoritmos de Deep Learning más avanzados”

El avance en el campo del Deep Learning ha sido significativo en los últimos años gracias al desarrollo de nuevas técnicas y metodologías que permiten entrenar modelos de aprendizaje profundo con un mayor rendimiento y eficiencia. Por ello, existe una gran demanda de profesionales altamente capacitados en esta área para aplicar estas técnicas a proyectos innovadores y desafiantes, por lo que el informático de la actualidad se encuentra ante una fantástica oportunidad.

Por eso surge este Experto universitario en Deep Learning Avanzado, que consta de varias unidades temáticas que abordan los aspectos más relevantes del Deep Learning, desde el aprendizaje supervisado hasta el aprendizaje por refuerzo y la generación de texto. Además, los participantes tendrán la oportunidad de dominar técnicas avanzadas como el uso de las redes neuronales recurrentes.

Asimismo, el Experto universitario en Deep Learning Avanzado se imparte en línea, lo que permite a los estudiantes acceder al contenido del título en cualquier momento y lugar. Del mismo modo, la metodología pedagógica del Relearning se enfoca en el aprendizaje autónomo y dirigido mediante la reiteración de los conceptos, impulsando el progreso educativo de los alumnos. Además, el programa ofrece una gran flexibilidad para organizar los recursos académicos, lo que permite a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus horarios y necesidades específicas.

Destaca con un Experto universitario que te permitirá sentar las bases para replicar el éxito de empresas de IA como OpenAI o DeepMind”

Este Experto universitario 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

Lanzarás tu carrera como informático creando avanzados modelos de Deep Computer Vision”

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.

Serás una referencia a la hora de crear modelos de IA que produzcan lenguaje natural con una calidad sorprendente"

Te someterás a útiles casos prácticos con los que potenciarás tus habilidades para optimizar la política de un agente"

El Experto universitario en Deep Learning Avanzado es un programa educativo que proporcionará a los estudiantes una amplia trayectoria académica, que abarca todos los aspectos clave para la creación de las arquitecturas de redes neuronales artificiales más avanzadas y de técnicas como el Reinforcement Learning, clave en modelos de IA tan conocidos como ChatGPT. El plan de estudios es exhaustivo y se complementa con una variedad de recursos didácticos innovadores disponibles en el Campus Virtual del programa.

Un plan de estudios sumamente integral que te proporcionará la visión más global y actualizada del Deep Learning Avanzado”

Módulo 1. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

1.1. La Arquitectura Visual Cortex

1.1.1. Funciones de la corteza visual
1.1.2. Teorías de la visión computacional
1.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

1.2. Capas convolucionales

1.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
1.2.2. Convolución 2D
1.2.3. Funciones de activación

1.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

1.3.1. Pooling y Striding
1.3.2. Flattening
1.3.3. Tipos de Pooling

1.4. Arquitecturas CNN

1.4.1. Arquitectura VGG
1.4.2. Arquitectura AlexNet
1.4.3. Arquitectura ResNet

1.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras

1.5.1. Inicialización de pesos
1.5.2. Definición de la capa de entrada
1.5.3. Definición de la salida

1.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

1.6.1. Características de los modelos preentrenados
1.6.2. Usos de los modelos preentrenados
1.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

1.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

1.7.1. El Aprendizaje por transferencia
1.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
1.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

1.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

1.8.1. Clasificación de imágenes
1.8.2. Localización de objetos en imágenes
1.8.3. Detección de objetos

1.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

1.9.1. Métodos de detección de objetos
1.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
1.9.3. Técnicas de rastreo y localización

1.10. Segmentación semántica

1.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
1.10.2. Detección de bordes
1.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

2.1. Generación de texto utilizando RNN

2.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
2.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
2.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

2.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

2.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
2.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
2.2.3. Limpieza y transformación de los datos

2.3. Análisis de Sentimiento

2.3.1. Clasificación de opiniones con RNN
2.3.2. Detección de temas en los comentarios
2.3.3. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

2.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

2.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
2.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
2.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

2.5. Mecanismos de atención

2.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
2.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
2.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

2.6. Modelos Transformers

2.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
2.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
2.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

2.7. Transformers para visión

2.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
2.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
2.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformer para visión

2.8. Librería de Transformers de Hugging Face

2.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
2.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
2.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

2.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

2.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
2.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
2.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

2.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación Práctica

2.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
2.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
2.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 3. Reinforcement Learning

3.1. Optimización de las recompensas y la búsqueda de políticas

3.1.1. Algoritmos de optimización de recompensas
3.1.2. Procesos de búsqueda de políticas
3.1.3. Aprendizaje por refuerzo para optimizar las recompensas

3.2. OpenAI

3.2.1. Entorno OpenAI Gym
3.2.2. Creación de entornos OpenAI
3.2.3. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en OpenAI

3.3. Políticas de redes neuronales

3.3.1. Redes neuronales convolucionales para la búsqueda de políticas
3.3.2. Políticas de aprendizaje profundo
3.3.3. Ampliación de políticas de redes neuronales

3.4. Evaluación de acciones: el problema de la asignación de créditos

3.4.1. Análisis de riesgo para la asignación de créditos
3.4.2. Estimación de la rentabilidad de los préstamos
3.4.3. Modelos de evaluación de créditos basados en redes neuronales

3.5. Gradientes de Política

3.5.1. Aprendizaje por refuerzo con gradientes de política
3.5.2. Optimización de gradientes de política
3.5.3. Algoritmos de gradientes de política

3.6. Procesos de decisión de Markov

3.6.1. Optimización de procesos de decisión de Markov
3.6.2. Aprendizaje por refuerzo para procesos de decisión de Markov
3.6.3. Modelos de procesos de decisión de Markov

3.7. Aprendizaje de diferencias temporales y Q-Learning

3.7.1. Aplicación de diferencias temporales en el aprendizaje
3.7.2. Aplicación de Q-Learning en el aprendizaje
3.7.3. Optimización de parámetros de Q-Learning

3.8. Implementación de Deep Q-Learning y variantes de Deep Q-Learning

3.8.1. Construcción de redes neuronales profundas para Deep Q-Learning
3.8.2. Implementación de Deep Q-Learning
3.8.3. Variaciones de Deep Q-Learning

3.9. Algoritmos de Reinforment Learning

3.9.1. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
3.9.2. Algoritmos de aprendizaje por recompensa
3.9.3. Algoritmos de aprendizaje por castigo

3.10. Diseño de un entorno de aprendizaje por Refuerzo. Aplicación Práctica

3.10.1. Diseño de un entorno de aprendizaje por refuerzo
3.10.2. Implementación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo
3.10.3. Evaluación de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo

Solo necesitarás un PC o Tablet para acceder a unos contenidos educativos referentes en la especialización en técnicas de Deep Learning Avanzado”