Titulación universitaria
La mayor facultad de informática del mundo”
Presentación
Potencia tus conocimientos sobre Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes”
La obtención de nuevos conocimientos sobre Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión es esencial para cualquier profesional interesado en el campo del Deep Learning. Estas técnicas tienen aplicaciones en una amplia gama de campos, desde la industria creativa hasta la investigación en biología y física, lo que las hace herramientas esenciales para cualquier profesional que desee avanzar en el campo
Por esa razón, TECH ha diseñado un Diplomado en Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Construcción de Arquitecturas de Codificación, el Reconocimiento de Patrones o el Uso de Redes Adversarias.
Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz.
Conviértete en un experto en Uso de Datos Reales y Generación de Imágenes en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización”
Este Diplomado en Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 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 Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning
- Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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
Potencia tu perfil profesional en una de las áreas con mayor futuro del ámbito de la Informática, gracias a TECH y a los materiales más innovadores”
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.
Accede a todo el contenido sobre Reconocimiento de Patrones y Uso de Redes Adversarias desde tu Tablet, móvil u ordenador”
Profundiza en el Aprendizaje Profundo no Supervisado y la Implementación de los Modelos, desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día”
Temario
La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área de la Informática. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.
Matricúlate para adquirir nuevos conocimientos con materiales prácticos y dinámicos que resultan ser una oportunidad única en el mercado”
Módulo 1. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión
1.1. Representaciones de datos eficientes
1.1.1. Reducción de dimensionalidad
1.1.2. Aprendizaje profundo
1.1.3. Representaciones compactas
1.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto
1.2.1. Proceso de entrenamiento
1.2.2. Implementación en Python
1.2.3. Utilización de datos de prueba
1.3. Codificadores automáticos apilados
1.3.1. Redes neuronales profundas
1.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
1.3.3. Uso de la regularización
1.4. Autocodificadores convolucionales
1.4.1. Diseño de modelos convolucionales
1.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
1.4.3. Evaluación de los resultados
1.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos
1.5.1. Aplicación de filtros
1.5.2. Diseño de modelos de codificación
1.5.3. Uso de técnicas de regularización
1.6. Codificadores automáticos dispersos
1.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
1.6.2. Minimizando el número de parámetros
1.6.3. Utilización de técnicas de regularización
1.7. Codificadores automáticos variacionales
1.7.1. Utilización de optimización variacional
1.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
1.7.3. Representaciones latentes profundas
1.8. Generación de imágenes MNIST de moda
1.8.1. Reconocimiento de patrones
1.8.2. Generación de imágenes
1.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas
1.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión
1.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
1.9.2. Modelado de distribuciones de datos
1.9.3. Uso de redes adversarias
1.10. Implementación de los Modelos. Aplicación Práctica
1.10.1. Implementación de los modelos
1.10.2. Uso de datos reales
1.10.3. Evaluación de los resultados
Gracias a la metodología pedagógica de TECH, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma completa y dedicando poco tiempo al estudio”
Curso Universitario en Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning.
Los autoencoders, GANs y modelos de difusión son técnicas de Deep Learning utilizadas en diferentes aplicaciones de procesamiento de imágenes, videos y señales. En TECH Universidad Tecnológica tenemos este programa especializado diseñado con el objetivo de desarrollar las técnicas sobre los fundamentos matemáticos y teóricos del aprendizaje profundo, así como una comprensión práctica de su aplicación en una variedad de campos.
Los autoencoders, GANs y modelos de difusión son técnicas de Deep Learning utilizadas en diferentes aplicaciones de procesamiento de imágenes, videos y señales. Los autoencoders se utilizan para aprender a producir una versión comprimida de una imagen u otro tipo de señal. Las GANs son una red neuronal que consta de dos redes el generador y el discriminador, que se ajustan mutuamente para mejorar su rendimiento en la generación de imágenes. Los modelos de difusión se utilizan para modelar la distribución de probabilidad de señales y se utilizan en la generación de imágenes y el reemplazo de fondo en videos. En nuestro Curso Universitario abordarás sobre el aprendizaje profundo para resolver problemas en una amplia gama de campos. Es una excelente opción para quienes desean adquirir habilidades especializadas y desarrollar una carrera exitosa en este campo.