Ponte al día en las bases matemáticas del Deep Learning para crear las redes neuronales más avanzadas”

En la actualidad, el Deep Learning se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en la Inteligencia Artificial debido a su capacidad para entrenar redes neuronales profundas y realizar tareas complejas con precisión en una amplia variedad de campos. En la Robótica, por ejemplo, el Deep Learning se utiliza para la navegación autónoma y el reconocimiento de objetos. En el caso del Procesamiento del Lenguaje Natural, es valioso para la traducción automática y la creación de Chatbots inteligentes.

Sin embargo, para poder utilizar eficazmente estas redes neuronales, es necesario tener una visión sólida de las bases matemáticas subyacentes. Este es precisamente el enfoque del Diplomado Internacional en Bases Matemáticas del Deep Learning , el cual está diseñado para proporcionar a los estudiantes una base en Matemáticas avanzadas y Estadística necesarias para el aprendizaje profundo.

El programa está estructurado en torno a temas que versan sobre el Álgebra lineal, cálculo multivariable, optimización y Probabilidad. En este sentido, los estudiantes recorrerán conceptos clave, como matrices, vectores, derivadas parciales, Gradiente descendente, distribuciones de probabilidad o Estadística inferencial. Además, el título también incluye varios ejemplos y ejercicios prácticos para ayudar a los estudiantes a aplicar los conceptos teóricos en un contexto real.

Lo mejor es que este Diplomado Internacional es 100% online, lo que significa que los matriculados pueden acceder a los materiales del programa desde cualquier lugar del mundo y en cualquier momento que les resulte conveniente.

Serás un experto en las operaciones con funciones vectoriales y sus derivadas”

Este Diplomado Internacional en Bases Matemáticas del 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 Bases Matemáticas del 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

Hazte con todas las claves para dominar el funcionamiento de los modelos que operan bajo el Aprendizaje Supervisado”

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

Compara conjuntos de datos con maestría gracias a los innovadores recursos pedagógicos del Campus Virtual"

Te especializarás en ajustar hiperparámetros o manejar técnicas de regularización en solo 300 horas"

El plan de estudios de este Diplomado Internacional guiará a los estudiantes a través de una exploración exhaustiva de los fundamentos matemáticos del Deep Learning en un recorrido académico condensado en 300 horas. Los alumnos también tendrán acceso a una amplia gama de recursos didácticos innovadores disponibles en el Campus Virtual del programa, que complementarán y enriquecerán su experiencia de aprendizaje. Algunos de ellos son ejercicios autoevaluativos, casos prácticos o resúmenes interactivos.

Un plan de estudios que recoge todos y cada uno de los principios del Deep Learning” 

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

1.1. Funciones y Derivadas

1.1.1. Funciones lineales 
1.1.2. Derivadas parciales 
1.1.3. Derivadas de orden superior

1.2. Funciones anidadas

1.2.1. Funciones compuestas 
1.2.2. Funciones inversas 
1.2.3. Funciones recursivas

1.3. La regla de la cadena

1.3.1. Derivadas de funciones anidadas 
1.3.2. Derivadas de funciones compuestas 
1.3.3. Derivadas de funciones inversas

1.4. Funciones con múltiples entradas

1.4.1. Funciones de varias variables 
1.4.2. Funciones vectoriales 
1.4.3. Funciones matriciales

1.5. Derivadas de funciones con entradas múltiples

1.5.1. Derivadas parciales 
1.5.2. Derivadas direccionales 
1.5.3. Derivadas mixtas

1.6. Funciones con múltiples entradas vectoriales

1.6.1. Funciones vectoriales lineales 
1.6.2. Funciones vectoriales no lineales 
1.6.3. Funciones vectoriales de matriz

1.7. Creación de nuevas funciones a partir de funciones existentes

1.7.1. Suma de funciones 
1.7.2. Producto de funciones 
1.7.3. Composición de funciones

1.8. Derivadas de funciones con múltiples entradas vectoriales

1.8.1. Derivadas de funciones lineales 
1.8.2. Derivadas de funciones no lineales 
1.8.3. Derivadas de funciones compuestas

1.9. Funciones vectoriales y sus derivadas: Un paso más allá

1.9.1. Derivadas direccionales 
1.9.2. Derivadas mixtas 
1.9.3. Derivadas matriciales

1.10. El Backward Pass

1.10.1. Propagación de errores 
1.10.2. Aplicación de reglas de actualización 
1.10.3. Optimización de parámetros

Módulo 2. Principios de Deep Learning

2.1. El Aprendizaje Supervisado

2.1.1. Máquinas de aprendizaje supervisado 
2.1.2. Usos del aprendizaje supervisado 
2.1.3. Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado

2.2. Modelos de aprendizaje supervisado

2.2.1. Modelos lineales 
2.2.2. Modelos de árboles de decisión 
2.2.3. Modelos de redes neuronales

2.3. Regresión lineal

2.3.1. Regresión lineal simple 
2.3.2. Regresión lineal múltiple 
2.3.3. Análisis de regresión

2.4. Entrenamiento del modelo

2.4.1. Batch Learning 
2.4.2. Online Learning 
2.4.3. Métodos de Optimización

2.5. Evaluación del modelo: Conjunto de entrenamiento versus conjunto de prueba

2.5.1. Métricas de evaluación 
2.5.2. Validación cruzada 
2.5.3. Comparación de los conjuntos de datos

2.6. Evaluación del modelo: El código

2.6.1. Generación de predicciones 
2.6.2. Análisis de errores 
2.6.3. Métricas de evaluación

2.7. Análisis de las variables

2.7.1. Identificación de variables relevantes 
2.7.2. Análisis de correlación 
2.7.3. Análisis de regresión

2.8. Explicabilidad de los modelos de redes neuronales

2.8.1. Modelos interpretables 
2.8.2. Métodos de visualización 
2.8.3. Métodos de evaluación

2.9. Optimización

2.9.1. Métodos de optimización 
2.9.2. Técnicas de regularización 
2.9.3. El uso de gráficos

2.10. Hiperparámetros

2.10.1. Selección de hiperparámetros 
2.10.2. Búsqueda de parámetros 
2.10.3. Ajuste de hiperparámetros

Aprovecha la oportunidad de matricularte en la titulación perfecta para ahondar en la explicabilidad de los modelos de redes neuronales artificiales”