Domina el futuro de la tecnología con esta Especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning” 

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más influyentes en la actualidad, y su uso se ha extendido a numerosos sectores, desde la atención médica hasta la industria manufacturera y el comercio minorista. En este sentido, el entrenamiento de redes neuronales artificiales es un componente fundamental de la IA y es esencial para el desarrollo de algoritmos complejos que pueden aprender y mejorar a través de la experiencia.  

En este contexto, la Especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning es un programa de TECH diseñado para brindar habilidades prácticas en tecnologías de vanguardia, como TensorFlow y Keras. Del mismo modo, el alumnado se especializará en implementar soluciones avanzadas de aprendizaje profundo en Python.  

Además, el título está diseñado para ser 100% online, lo que permite a los estudiantes completar el programa de acuerdo con su propia agenda. La metodología pedagógica del Relearning también es un aspecto destacado de la titulación, ya que se enfoca en el aprendizaje experiencial y la resolución de problemas prácticos para interiorizar mejor los conceptos. Asimismo, los alumnos dispondrán de una gran flexibilidad, contando con dinámicos recursos de estudio que podrán organizar a su conveniencia.

Diseña y entrena algoritmos complejos de redes neuronales para resolver problemas del mundo real. ¿A qué esperas para matricularte?”   

Esta Especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning 

• 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 

Inscríbete en esta Especialización y potencia habilidades en la construcción de modelos de aprendizaje profundo y soluciones avanzadas para tus proyectos” 

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.   

Adéntrate en el mundo del aprendizaje profundo y descubre cómo la Inteligencia Artificial está transformando la sociedad” 

Especialízate consultando dinámicos casos prácticos, esquemas interactivos o vídeos en detalle sobre cómo entrenar redes artificiales” 

La Especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning ofrece un programa educativo completo que llevará a los estudiantes por un amplio recorrido académico: desde el entrenamiento de redes neuronales hasta la Deep Computer Vision con redes neuronales convolucionales. Además, el plan de estudios es tremendamente detallado y se apoya en diversos recursos didácticos innovadores que están a disposición de los alumnos en el Campus Virtual del título. 

Un plan de estudios global con el que dominarás la reutilización de capas preentrenadas”  

Módulo 1. Entrenamiento de redes neuronales profundas 

1.1. Problemas de Gradientes 

1.1.1. Técnicas de optimización de gradiente 
1.1.2. Gradientes Estocásticos 
1.1.3. Técnicas de inicialización de pesos 

1.2. Reutilización de capas preentrenadas 

1.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje 
1.2.2. Extracción de características 
1.2.3. Aprendizaje profundo 

1.3. Optimizadores 

1.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico 
1.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop 
1.3.3. Optimizadores de momento 

1.4. Programación de la tasa de aprendizaje 

1.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático 
1.4.2. Ciclos de aprendizaje 
1.4.3. Términos de suavizado 

1.5. Sobreajuste 

1.5.1. Validación cruzada 
1.5.2. Regularización 
1.5.3. Métricas de evaluación 

1.6. Directrices Prácticas 

1.6.1. Diseño de modelos 
1.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación 
1.6.3. Pruebas de hipótesis 

1.7. Transfer learning 

1.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje 
1.7.2. Extracción de características 
1.7.3. Aprendizaje profundo 

1.8. Data Augmentation 

1.8.1. Transformaciones de imagen 
1.8.2. Generación de datos sintéticos 
1.8.3. Transformación de texto 

1.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning 

1.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje 
1.9.2. Extracción de características 
1.9.3. Aprendizaje profundo 

1.10. Regularización 

1.10.1. L1 y L2 
1.10.2. Regularización por máxima entropía 
1.10.3. Dropout  

Módulo 2. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow 

2.1. TensorFlow 

2.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow 
2.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow 
2.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow 

2.2. TensorFlow y NumPy 

2.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow 
2.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow 
2.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow 

2.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento 

2.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow 
2.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento 
2.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento 

2.4. Funciones y gráficos de TensorFlow 

2.4.1. Funciones con TensorFlow 
2.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos 
2.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow 

2.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow 

2.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow 
2.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow 
2.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos 

2.6. La API tf.data 

2.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos 
2.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data 
2.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos 

2.7. El formato TFRecord 

2.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos 
2.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow 
2.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos 

2.8. Capas de preprocesamiento de Keras 

2.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras 
2.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras 
2.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos 

2.9. El proyecto TensorFlow Datasets 

2.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos 
2.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets 
2.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos 

2.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica 

2.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow 
2.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow 
2.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados 

Módulo 3. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales 

3.1. La Arquitectura Visual Cortex 

3.1.1. Funciones de la corteza visual 
3.1.2. Teorías de la visión computacional 
3.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes 

3.2. Capas convolucionales 

3.2.1. Reutilización de pesos en la convolución 
3.2.2. Convolución 2D 
3.2.3. Funciones de activación 

3.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras 

3.3.1. Pooling y Striding 
3.3.2. Flattening 
3.3.3. Tipos de Pooling 

3.4. Arquitecturas CNN 

3.4.1. Arquitectura VGG 
3.4.2. Arquitectura AlexNet 
3.4.3. Arquitectura ResNet 

3.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras 

3.5.1. Inicialización de pesos 
3.5.2. Definición de la capa de entrada 
3.5.3. Definición de la salida 

3.6. Uso de modelos preentrenados de Keras 

3.6.1. Características de los modelos preentrenados 
3.6.2. Usos de los modelos preentrenados 
3.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados 

3.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia 

3.7.1. El Aprendizaje por transferencia 
3.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia 
3.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia 

3.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision 

3.8.1. Clasificación de imágenes 
3.8.2. Localización de objetos en imágenes 
3.8.3. Detección de objetos 

3.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos 

3.9.1. Métodos de detección de objetos 
3.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos 
3.9.3. Técnicas de rastreo y localización 

3.10. Segmentación semántica 

3.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica 
3.10.2. Detección de bordes 
3.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas 

Aprovecha la oportunidad de ponerte al día en la creación de algoritmos de detección y seguimiento de objetos”