Dominarás las herramientas más innovadoras del Deep Learning, como el TensorFlow, para enriquecer tus proyectos gracias a este Diplomado”

Gracias a la constante evolución tecnológica propulsada por la Industria 4.0, la Inteligencia Artificial está impactando en todos los sectores para mejorar la calidad de vida de la ciudadanía. En este sentido, los expertos utilizan los mecanismos del Deep Learning para diseñar nuevos medicamentos, optimizar el consumo de energía e incluso adaptar los contenidos educativos de los alumnos según sus necesidades específicas. Sin embargo, esta disciplina requiere que los profesionales actualicen con frecuencia sus conocimientos para incorporar las técnicas más avanzadas a su praxis diaria. Asimismo, resulta esencial que adquieran nuevas destrezas para el correcto manejo de las tecnologías emergentes.

Por ello, TECH lanza un revolucionario Diplomado en Deep Learning que ahondará en todos los adelantos que se han producido en esta materia y otorgará al alumnado un amplio abanico de recursos para optimizar sus proyectos laborales. El plan de estudios profundizará en la construcción de Redes Neuronales, con el fin de que los egresados resuelvan una pluralidad de problemas complejos en aspectos como la visión por computadora o el procesamiento de lenguaje natural. En sintonía, el temario indagará en conceptos fundamentales como la regresión lineal, perceptron, loss function, regularización y normalización. Asimismo, los materiales didácticos ofrecerán herramientas avanzadas destinadas a la visualización de resultados. De este modo, los egresados optimizarán el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

En cuanto a la metodología del programa, TECH usa su revolucionario método de enseñanza del Relearning. A través de la repetición paulatina de los conceptos fundamentales, los alumnos afianzarán todos los conocimientos de forma natural. Así no tendrán que recurrir a técnicas que conllevan un esfuerzo extra, como la memorización. En este sentido, lo único que necesitarán los estudiantes para ingresar al Campus Virtual es un dispositivo electrónico con acceso a Internet (sirviendo su propio teléfono inteligente, ordenador o Tablet). 

Emplearás la Confusion Matrix para obtener una visión detallada del rendimiento del modelo e identificar áreas de mejora para su optimización” 

Este Diplomado 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 deep learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica 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

Profundizarás en las métricas de evaluación de las Redes Neuronales para evaluar su rendimiento y comprobar que realicen sus tareas con eficiencia”

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.  

¿Buscas renovar tu saber en el campo del Machine Learning? Con este programa, te mantendrás a la vanguardia del mismo en solo 6 semanas”

Te posicionarás en el mercado laboral gracias a esta titulación universitaria 100% online, que se adapta a tus necesitades y te brinda un aprendizaje sólido”

Gracias a esta titulación universitaria, los egresados adquirirán un prisma integral sobre el Deep Learning, una de las ramas más importantes de la Inteligencia Artificial. El plan de estudios analizará minuciosamente el uso de las Redes Neuronales, atendiendo a procesos como el Forward propagation y las funciones de activación. Los alumnos serán capaces de calcular las salidas de los sistemas a partir de las entradas proporcionadas, introduciendo no linealidades en el arquetipo. Por otro lado, el temario ofrecerá las claves para que los egresados manejen correctamente herramientas como Caffe, Keras o Pytorch destinadas a entrenar modelos de aprendizaje profundo. 

Implementarás en tu praxis diaria las herramientas más innovadoras del Machine Learning, desarrollando algoritmos para brindar recomendaciones personalizadas”

Módulo 1. Deep learning

1.1. Inteligencia artificial

1.1.1. Machine learning
1.1.2. Deep learning
1.1.3. La explosión del deep learning. Por qué ahora

1.2. Redes neuronales

1.2.1. La red neuronal
1.2.2. Usos de las redes neuronales
1.2.3. Regresión lineal y Perceptron
1.2.4. Forward propagation
1.2.5. Backpropagation
1.2.6. Feature vectors

1.3. Loss functions

1.3.1. Loss function
1.3.2. Tipos de loss functions
1.3.3. Elección de la loss function

1.4. Funciones de activación

1.4.1. Función de activación
1.4.2. Funciones lineales
1.4.3. Funciones no lineales
1.4.4. Output vs Hidden layer activation functions

1.5. Regularización y normalización

1.5.1. Regularización y normalización
1.5.2. Overfitting and Data Augmentation
1.5.3. Regularization methods: L1, L2 and dropout
1.5.4. Normalization methods: Batch, Weight, Layer

1.6. Optimización

1.6.1. Gradient Descent
1.6.2. Stochastic Gradient Descent
1.6.3. Mini Batch Gradient Descent
1.6.4. Momentum
1.6.5. Adam

1.7. Hyperparameter Tuning y Pesos

1.7.1. Los hiperparámetros
1.7.2. Batch Size vs Learning Rate vs Step Decay
1.7.3. Pesos

1.8. Métricas de evaluación de una red neuronal

1.8.1. Accuracy
1.8.2. Dice coefficient
1.8.3. Sensitivity vs Specificity / Recall vs precision
1.8.4. Curva ROC (AUC)
1.8.5. F1-score
1.8.6. Confusion matrix
1.8.7. Cross-validation

1.9. Frameworks y Hardware

1.9.1. Tensor Flow
1.9.2. Pytorch
1.9.3. Caffe
1.9.4. Keras
1.9.5. Hardware para la fase de entrenamiento

1.10. Creación de una red neuronal. Entrenamiento y validación

1.10.1. Dataset
1.10.2. Construcción de la red
1.10.3. Entrenamiento
1.10.4. Visualización de resultados

El sistema de aprendizaje de TECH sigue los más altos estándares internacionales de calidad”