Domina, por medio de esta titulación, la interpretación de los resultados del análisis de series temporales que permiten optimizar los análisis de componentes y relaciones” 

Las TECH han adquirido una gran importancia en la resolución de problemas complejos, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión de patrones en datos temporales. Así, el aumento en la importancia del procesamiento de secuencias de datos ha llevado a una mayor demanda de profesionales altamente capacitados en el área. 

Por ello, el Curso Universitario enSecuencias de Procesamiento en Deep Learning de TECH proporciona la oportunidad de adquirir habilidades altamente solicitadas y contribuir a la solución de problemas complejos en una variedad de campos. De esta manera, ha sido diseñado para atender las necesidades actuales del mercado y proporcionar a los estudiantes una enseñanza multidisciplinar en el procesamiento de secuencias de datos mediante el uso de técnicas de Deep Learning. Por lo que los estudiantes aprenderán a implementar técnicas avanzadas, como redes neuronales recurrentes y convolucionales, para abordar problemas prácticos. 

TECH utiliza en todas sus titulaciones académicas la efectiva metodología Relearning, basada en la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales para que el egresado los integre de manera efectiva. De esta manera, los estudiantes adquieren las habilidades necesarias ajustando su ritmo de estudio a su vida personal. Asimismo, los contenidos actualizados y prácticos del programa, en combinación con esta metodología, garantizan una experiencia didáctica completa y rigurosa en el procesamiento de secuencias de datos. 

Además, el programa está disponible en formato 100% online, lo que permite a los estudiantes ajustar su ritmo de estudio de acuerdo a sus necesidades y acceder a los contenidos teóricos y prácticos en cualquier momento y lugar. De tal forma que podrán acceder a los recursos teóricos y prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, siempre y cuando dispongan de un dispositivo con conexión a internet. Por todo lo anteriormente expuesto, se trata de un programa que garantiza una experiencia de aprendizaje flexible y adaptada a las necesidades individuales de cada estudiante.  

Este Curso Universitario te permitirá conocer los modelos estadísticos para pronósticos, así como las métricas de evaluación” 

Este Curso Universitario en Secuencias de Procesamiento 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 Deep Learning 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa 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 

Aprenderás a través de una metodología 100% online que te permitirá estudiar sin la necesidad de realizar incómodos desplazamientos hacia un centro académico”  

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.  

Compagina este excelso aprendizaje con tus labores profesionales y personales gracias a las facilidades de enseñanza que TECH ofrece” 

A lo largo de este programa académico, profundizarás en el manejo de secuencias largas y podrás realizar análisis de cluster”

Un equipo de expertos en Ingeniería, en particular en Deep Learning, ha sido el encargado de diseñar el plan de estudios de este programa. Como resultado, TECH ha creado un programa riguroso e intensivo que cubre toda la información necesaria para dominar esta disciplina en solo 6 semanas de capacitación. Además del temario completo, se han incluido horas de materiales adicionales diversos para que los egresados puedan trabajar de manera personalizada según sus necesidades y requerimientos. Todo esto se presenta en un formato 100% en línea, cómodo y flexible, compatible con cualquier dispositivo con conexión a internet

Perfecciona tus competencias en el ámbito de la del Deep Learning a través del plan de estudios más completo del mercado y alcanza el impulso profesional que tanto estabas deseando”

Módulo 1. Secuencias de procesamiento utilizando RNN (Redes Neuronales Recurrentes) y CNN (Redes Neuronales Convolucionales)

1.1. Neuronas y capas recurrentes

1.1.1. Tipos de neuronas recurrentes 
1.1.2. Arquitectura de una capa recurrente 
1.1.3. Aplicaciones de las capas recurrentes 

1.2. Entrenamiento de Redes Neuronales Recurrentes (RNN) 

1.2.1. Backpropagation a través del tiempo (BPTT) 
1.2.2. Gradiente descendente estocástico 
1.2.3. Regularización en entrenamiento de RNN 

1.3. Evaluación de modelos RNN 

1.3.1. Métricas de evaluación 
1.3.2. Validación cruzada 
1.3.3. Ajuste de hiperparámetros 

1.4. RNN prentrenados 

1.4.1. Redes prentrenadas 
1.4.2. Trasferencia de aprendizaje 
1.4.3. Ajuste fino 

1.5. Pronóstico de una serie de tiempo 

1.5.1. Modelos estadísticos para pronósticos 
1.5.2. Modelos de series temporales 
1.5.3. Modelos basados en redes neuronales 

1.6. Interpretación de los resultados del análisis de series temporales 

1.6.1. Análisis de componentes principales 
1.6.2. Análisis de cluster 
1.6.3. Análisis de correlaciones 

1.7. Manejo de secuencias largas 

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

1.8. Aprendizaje de secuencia parcial 

1.8.1. Métodos de aprendizaje profundo 
1.8.2. Modelos generativos 
1.8.3. Aprendizaje de refuerzo 

1.9. Aplicación Práctica de RNN y CNN 

1.9.1. Procesamiento de lenguaje natural 
1.9.2. Reconocimiento de patrones 
1.9.3. Visión por computador 

1.10. Diferencias en los resultados clásicos 

1.10.1. Métodos clásicos vs RNN 
1.10.2. Métodos clásicos vs CNN 
1.10.3. Diferencia en tiempo de entrenamiento 
1.10.3. Escenario AI: Chat Bot

Un Curso Universitario diseñado por profesionales para que obtengas un conocimiento profundo en Secuencias de Procesamiento en Deep Learning”