Gracias a esta Especialización, aplicarás a tus proyectos los métodos de optimización más avanzados para entrenar Redes Neuronales Profundas”

El Procesamiento del Lenguaje Natural a través del Deep Learning ha revolucionado por completo la forma en que las computadoras entienden y generan lenguaje humano. Esta tecnología tiene un amplio abanico de aplicaciones, que abarcan desde la automatización de tareas basadas en texto hasta la mejora de la seguridad en línea. Uno de los campos en los que más se emplean estos recursos es en las empresas de carácter comercial. De esta forma, los negocios incluyen en sus plataformas web asistentes virtuales como chatbots para resolver las preguntas de los consumidores en tiempo real. Así pues, el Aprendizaje Profundo contribuye a ofrecer respuestas relevantes basadas en el contenido de grandes bases de datos.

En este contexto, TECH implementa una Especialización que versará minuciosamente acerca del Procesamiento del Lenguaje con Redes Naturales Recurrentes. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios analizará las claves para la creación del conjunto de datos de entrenamiento. En este sentido, se analizarán los pasos a seguir para que los alumnos realicen una correcta limpieza y transformación de las informaciones. Asimismo, el temario profundizará en el análisis de sentimientos con algoritmos para detectar opiniones emergentes y tendencias. Por otra parte, la capacitación abordará la construcción de entornos en OpenAi para que los egresados desarrollen y evalúen algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

La metodología del programa constituirá un reflejo de la necesidad de flexibilidad y adaptación a las demandas profesionales contemporáneas. Con un formato 100% online, permitirá a los estudiantes avanzar en su aprendizaje sin comprometer sus responsabilidades laborales. Además, la aplicación del sistema Relearning, basado en la reiteración de conceptos clave, asegura una comprensión profunda y duradera. Este enfoque pedagógico refuerza la capacidad de los profesionales para aplicar efectivamente los conocimientos adquiridos en su práctica diaria. A su vez, lo único que necesitará el alumnado para completar este itinerario académico será un dispositivo con acceso a Internet.

Dominarás la Arquitectura del Córtex Visual y serás capaz de reconstruir modelos tridimensionales de objetos en solo 6 meses con esta capacitación” 

Esta Especialización 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

Estarás capacitado para crear modelos de Inteligencia Artificial con un lenguaje natural de primera calidad”

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.  

Con los resúmenes interactivos de cada tema, consolidarás de manera más dinámica los conceptos sobre la Convulsión 2D”

La metodología del Relearning, de la cual TECH es pionera, te garantizará un aprendizaje paulatino y natural” 

Esta capacitación sumergirá al alumnado en la creación de arquitecturas de Redes Neuronales Artificiales. El plan de estudios profundizará en el Deep Computer Vision, teniendo presente los modelos de procesamiento de imágenes. Además, el temario ahondará en los algoritmos de seguimiento de objetos a través de diferentes técnicas de rastreo y localización. Por otra parte, los estudiantes adquirirán una sólida comprensión sobre el procesamiento de la lengua natural para automatizar actividades como la traducción y producción de textos coherentes. Los desarrolladores manejarán la plataforma OpenAi Gym para el desarrollo, evaluación e investigación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Potenciarás al máximo tus destrezas gracias a los análisis de casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje”

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

Tendrás acceso a los materiales didácticos más completos del ámbito académico, disponibles en una variedad de formatos multimedia para optimizar tu aprendizaje”