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Las secuencias de procesamiento son una técnica fundamental en el Deep Learning que ha demostrado ser muy efectiva en la resolución de problemas en diferentes campos. Estas técnicas permiten a las redes neuronales comprender la estructura temporal o espacial de los datos de entrada, lo que mejora la precisión de las predicciones y la calidad de las soluciones.    

Por esa razón, TECH ha diseñado un Diplomado en Secuencias de Procesamiento en Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias 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 el procesamiento del Lenguaje Natural o los Modelos Generativos, el Análisis de Componentes Principales o la Validación Cruzada.    

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. 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 precisa.    

Consigue ser un experto en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización de horarios, para que puedas compaginar tus estudios con tus otras ocupaciones” 

Este Diplomado en Secuencias de Procesamiento 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 Secuencias de Procesamiento 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 

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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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Todos los recursos didácticos de este programa 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.    

La visión más integral y completa de una de las áreas más importantes del Deep Learning, para que alcances el éxito de forma rápida y precisa” 

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 

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma ágil y progresiva, sin dedicar demasiado tiempo al estudio”