Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

El impacto del Deep Learning en la mejora de la eficiencia y la precisión de los sistemas es indudable, y se está viendo reflejado en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta el transporte y la seguridad. Las aplicaciones son numerosas, incluyendo el diagnóstico médico asistido por ordenador, la conducción autónoma de vehículos, la detección de anomalías en el sistema de seguridad y la optimización de la cadena de suministro de productos. A medida que se siguen investigando y desarrollando nuevas técnicas en Deep Learning, se abre un amplio abanico de posibilidades en la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones en tiempo real. 

Como consecuencia, la demanda de profesionales que sepan aplicar Deep Learning sigue en aumento, y se espera que la tendencia continúe en el futuro. En resumen, estudiar Aplicaciones de Deep Learning puede ser una opción sólida debido a su creciente demanda en varias industrias, su capacidad para mejorar la eficiencia y precisión de los sistemas, su amplia variedad de aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, y las oportunidades de empleo y salarios competitivos en el campo.

Este programa diseñado por TECH se basa en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante mediante la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. Además, el formato completamente en línea permitirá al profesional centrarse en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido, y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento mediante un dispositivo con conexión a internet. 

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Esta Especialización en Aplicaciones de 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  

Una Especialización que te provee de recursos y estrategias para que implementes técnicas de PCA con un codificador automático lineal con efectividad y, además, ¡100% online!”

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.   

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Mediante el método Relearning, el ingeniero podrá obtener un aprendizaje avanzado y efectivo sobre la codificación de modelos de aprendizaje profundo a lo largo de su itinerario académico. Este método se basa en la reiteración continua de los conceptos clave, lo que le permitirá lograr su objetivo sin necesidad de dedicar grandes cantidades de tiempo al estudio. Con este enfoque, el ingeniero podrá profundizar en un temario completo sobre el tema en cuestión. 

A un prestigioso cuadro docente se le suman los contenidos más vanguardistas del panorama académico digital y la metodología más efectiva del mercado. No esperes para convertirte en un profesional de élite y acceder a un sinfín de oportunidades laborales”   

Módulo 1. Secuencias de procesamiento utilizando RNN (Redes Neuronales Recurrentes) y CNN (Redes Neuronales Convolucionales) 

1.1. Neuronas y capas recurrentes 

1.1.1. Tipos de neuronas recurrentes 
1.1.2. Arquitectura de una capa recurrente 
1.1.3. Aplicaciones de las capas recurrentes 

1.2. Entrenamiento de Redes Neuronales Recurrentes (RNN) 

1.2.1. Backpropagation a través del tiempo (BPTT) 
1.2.2. Gradiente descendente estocástico 
1.2.3. Regularización en entrenamiento de RNN 

1.3. Evaluación de modelos RNN 

1.3.1. Métricas de evaluación 
1.3.2. Validación cruzada 
1.3.3. Ajuste de hiperparámetros 

1.4. RNN prentrenados 

1.4.1. Redes prentrenadas 
1.4.2. Trasferencia de aprendizaje 
1.4.3. Ajuste fino 

1.5. Pronóstico de una serie de tiempo 

1.5.1. Modelos estadísticos para pronósticos 
1.5.2. Modelos de series temporales 
1.5.3. Modelos basados en redes neuronales 

1.6. Interpretación de los resultados del análisis de series temporales 

1.6.1. Análisis de componentes principales 
1.6.2. Análisis de cluster 
1.6.3. Análisis de correlaciones 

1.7. Manejo de secuencias largas 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. Convolucionales 1D 

1.8. Aprendizaje de secuencia parcial 

1.8.1. Métodos de aprendizaje profundo 
1.8.2. Modelos generativos 
1.8.3. Aprendizaje de refuerzo 

1.9. Aplicación Práctica de RNN y CNN 

1.9.1. Procesamiento de lenguaje natural 
1.9.2. Reconocimiento de patrones 
1.9.3. Visión por computador 

1.10. Diferencias en los resultados clásicos 

1.10.1. Métodos clásicos vs RNN 
1.10.2. Métodos clásicos vs CNN 
1.10.3. Diferencia en tiempo de entrenamiento 

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. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 

3.1. Representaciones de datos eficientes 

3.1.1. Reducción de dimensionalidad 
3.1.2. Aprendizaje profundo 
3.1.3. Representaciones compactas 

3.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto 

3.2.1. Proceso de entrenamiento 
3.2.2. Implementación en Python 
3.2.3. Utilización de datos de prueba 

3.3. Codificadores automáticos apilados 

3.3.1. Redes neuronales profundas 
3.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación 
3.3.3. Uso de la regularización 

3.4. Autocodificadores convolucionales 

3.4.1. Diseño de modelos convolucionales 
3.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales 
3.4.3. Evaluación de los resultados 

3.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos 

3.5.1. Aplicación de filtros 
3.5.2. Diseño de modelos de codificación 
3.5.3. Uso de técnicas de regularización 

3.6. Codificadores automáticos dispersos 

3.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación 
3.6.2. Minimizando el número de parámetros 
3.6.3. Utilización de técnicas de regularización 

3.7. Codificadores automáticos variacionales 

3.7.1. Utilización de optimización variacional 
3.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado 
3.7.3. Representaciones latentes profundas 

3.8. Generación de imágenes MNIST de moda 

3.8.1. Reconocimiento de patrones 
3.8.2. Generación de imágenes 
3.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas 

3.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión 

3.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes 
3.9.2. Modelado de distribuciones de datos 
3.9.3. Uso de redes adversarias 

3.10. Implementación de los Modelos. Aplicación Práctica 

3.10.1. Implementación de los modelos 
3.10.2. Uso de datos reales 
3.10.3. Evaluación de los resultados 

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