Accederás a una biblioteca atestada de contenidos multimedia de gran calidad presentados en diferentes formatos audiovisuales y, además, los podrás descargar y consultar cuando y donde desees”

El Deep Learning, una de las tecnologías fundamentales de la inteligencia artificial, ha llevado a importantes avances en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon Alexa se basa en el aprendizaje profundo y cuenta con una precisión del 95%. Además, el Deep Learning tiene la capacidad de resolver problemas relevantes para la sociedad, como la detección temprana de enfermedades, la predicción de desastres naturales y la lucha contra el cambio climático. De hecho, se ha utilizado con éxito para predecir el derretimiento de los glaciares con una precisión del 96%.

Bajo estas circunstancias, TECH ha diseñado un programa educativo completo que permite a los estudiantes explorar en profundidad los principios fundamentales de Deep Learning y sus fundamentos matemáticos. Dado que la demanda de profesionales capacitados en este campo sigue creciendo y la inversión en Inteligencia Artificial está aumentando, esta titulación se presenta como una excelente opción para el desarrollo profesional. Además, la disponibilidad de recursos y comunidades de apoyo, el desafío intelectual que supone y su potencial para la innovación son otros factores que hacen de esta titulación una elección atractiva para aquellos que buscan mejorar su conocimiento y habilidades en Deep Learning.

Por ello, TECH ha creado un programa completo basado en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante de manera progresiva y natural mediante la repetición de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las habilidades necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. 

De este modo, la presentación del programa en un formato online permite al profesional enfocarse en su aprendizaje sin tener que desplazarse ni ajustarse a un horario preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, solo necesitará de un dispositivo con conexión a internet.

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Esta 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
• 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

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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.   

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Mediante el método Relearning, que se basa en la constante repetición de los conceptos clave a lo largo del itinerario académico, el ingeniero será capaz de obtener un aprendizaje avanzado y eficiente en la codificación de modelos de aprendizaje profundo, sin tener que invertir largas horas de estudio. De esta forma, TECH le ofrece la oportunidad de profundizar en un temario completo sobre este tema tan relevante en la actualidad.

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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 

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