Introduction to the Program

¿Quieres convertirte en un ingeniero de élite? Este programa te llevará al siguiente nivel y te brindará las habilidades necesarias para alcanzar tus metas y objetivos”

Los Autoencoders son ampliamente utilizados para la reducción de dimensionalidad en diferentes aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la identificación de patrones de electroencefalografía (EEG), y la clasificación de imágenes médicas. Asimismo, se han utilizado en aplicaciones de detección de anomalías en una variedad de dominios, incluyendo el mantenimiento predictivo, la seguridad cibernética y la detección de fraudes. En ese sentido, la utilización de Modelos de Difusión puede mejorar el rendimiento de los modelos de Deep Learning al permitir la difusión de información a lo largo de la red. Además, las GANs pueden ser utilizadas para mejorar la calidad de las imágenes, ya que generan imágenes más realistas y detalladas que las técnicas convencionales.

En este contexto, el Postgraduate certificate en Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning responde a la necesidad de capacitar a profesionales en la creación de propuestas avanzadas en estas áreas. Así, el programa profundiza en la arquitectura de redes neuronales, la función de pérdida y los métodos de optimización, así como en las técnicas especializadas, como la generación de imágenes, la reducción de dimensionalidad y la simulación de procesos estocásticos. Además, se adapta a las necesidades del alumnado, ofreciendo la flexibilidad de un formato 100% online, lo que le permite aprender en su propio ritmo y horario.

Asimismo, el Postgraduate certificate en Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning utiliza la metodología Relearning, que facilita aplicar los conceptos teóricos a casos reales de la industria y, por lo tanto, desarrollar habilidades más sólidas para el mundo laboral. De esta manera, es una excelente opción para los ingenieros que desean especializarse en algoritmos de redes neuronales para el procesamiento de señales, imágenes y secuencias temporales y estar al día con sus métodos y usos.

Profundizarás en las técnicas más innovadoras en reducción de dimensionalidad y generación de representaciones compactas” 

Este Postgraduate certificate en Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in 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

Te adentrarás desde la eliminación de ruido de codificadores automáticos hasta la construcción de redes adversarias generativas, adquirirás habilidades avanzadas y te prepararás para enfrentar los desafíos más complejos en este campo” 

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.

No solo aprenderás las técnicas más innovadoras, sino que también aplicarás estos conocimientos en situaciones reales a través de proyectos prácticos con esta valiosa titulación"

A través de una metodología innovadora y práctica, adquirirás las habilidades más avanzadas en la representación de datos, la generación de contenido y la eliminación de ruido de codificadores automáticos"

Syllabus

Throughout this program, you will delve into the most cutting-edge topics in Deep Learning, learning innovative techniques in data representation, dimensionality reduction and generation of compact representations. In addition, you will explore the operation of variational automatic encoders, unsupervised deep learning and apply these techniques to image generation and modeling of data distributions. With this syllabus, you will be prepared to become a high-level professional in Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning and apply this knowledge in real situations. 

You will be able to become a top professional and open doors to unique career opportunities in this sector” 

Module 1. Autoencoders, GANs, and Diffusion Models

1.1. Efficient Data Representations

1.1.1. Dimensionality Reduction
1.1.2. Deep Learning
1.1.3. Compact Representations

1.2. PCA Performance with an Incomplete Linear Automatic Encoder

1.2.1. Training Process
1.2.2. Python Implementation
1.2.3. Use of Test Data

1.3. Stacked Automatic Encoders

1.3.1. Deep Neural Networks
1.3.2. Construction of Coding Architectures
1.3.3. Use of Regularization

1.4. Convolutional Autocoders

1.4.1. Convolutional Model Design
1.4.2. Convolutional Model Training
1.4.3. Results Evaluation

1.5. Noise Elimination of Automatic Encoders

1.5.1. Filter Application
1.5.2. Coding Model Design
1.5.3. Use of Regularization Techniques

1.6. Dispersed Automatic Encoders

1.6.1. Increasing Coding Efficiency
1.6.2. Minimizing the Parameter Number
1.6.3. Use of Regularization Techniques

1.7. Variational Automatic Encoders

1.7.1. Use of Variational Optimization
1.7.2. Unsupervised Deep Learning
1.7.3. Deep Latent Representations

1.8. Generation of Trend MNIST Images

1.8.1. Pattern Recognition
1.8.2. Image Generation
1.8.3. Deep Neural Network Training

1.9. Generative Adversarial Networks and Diffusion Models

1.9.1. Content Generation from Images
1.9.2. Modeling of Data Distributions
1.9.3. Use of Adversarial Networks

1.10. Models implementation. Practical Application

1.10.1. Models Implementation
1.10.2. Use of Real Data
1.10.3. Results Evaluation

This program gives you the opportunity to study the most cutting-edge syllabus in the current academic panorama in the field of Deep Learning”

Postgraduate Certificate in Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning

The technological and digital revolution has generated an exponential increase in labor demand in the field of Deep Learning. At TECH Global University we have prepared our Postgraduate Certificate in Autoencoders, GANs, and Diffusion Models in Deep Learning, to train professionals capable of facing the new challenges of the sector. This program focuses on training professionals in the practical application of the most innovative Deep Learning techniques, such as Autoencoders, GANs and Diffusion Models. Through this program, the student will acquire the necessary skills to understand and apply these models in real-life problems, and thus, be at the forefront of technology in the field of machine learning.

Advances in Deep Learning have transformed the way complex problems are addressed and solved in various sectors, and the demand for professionals trained in the use of these techniques has increased significantly. In this Postgraduate Certificate, you will delve into the fundamental concepts of Autoencoders, GANs and Diffusion Models, with emphasis on practical application. In addition, you will delve into updating the following aspects: the implementation of unsupervised learning models in specific problems, such as image processing, speech recognition and text generation; and the knowledge of the different techniques of evaluation and comparison of Deep Learning models, to determine which one is the most suitable for a given problem.