Mediante este Diplomado 100% online, obtendrás nuevas habilidades para realizar Transformaciones de Imágenes y aumentarás la variabilidad en los datos de entrenamiento”

El Transfer Learning  alude a una agrupación de métodos con los que un modelo desarrollado para una tarea en concreto puede aprovecharse como punto de partida para la ejecución de otro con una labor diferente. Por ejemplo, los sistemas preentrenados en imágenes médicas (como resonancias magnéticas) pueden transferirse o ajustarse para diagnosticar enfermedades específicas como el cáncer. Esto convierte a esta técnica en una herramienta valiosa en el arsenal de los especialistas del Aprendizaje Profundo, además de que reduce tanto el tiempo como los recursos necesarios para entrenar modelos y mejorar la generalización en conjuntos de datos pequeños.

 En este contexto, TECH desarrolla un revolucionario programa universitario en Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas en Deep Learning. Diseñado por expertos en esta materia, el plan de estudios profundizará en aspectos tales como la extracción de características, la reutilización de capas preentrenadas  o la programación de la tasa de aprendizaje. De esta forma, los profesionales enriquecerán su práctica diaria con los métodos más avanzados para garantizar la eficacia de las arquitecturas neuronales. Asimismo, el temario ofrecerá a las estudiantes directrices prácticas entre las que se incluyen la selección de métricas, parámetros de evaluación y pruebas de hipótesis. También la capacitación abordará los procedimientos de regularización, con el fin de que el alumnado prevenga adecuadamente el sobreajuste en modelos de Redes Neuronales.

Por otra parte, la titulación universitaria cuenta con un formato totalmente online, de fácil acceso desde cualquier dispositivo con conexión a internet y sin horarios predeterminados. Así pues, los especialistas podrán combinar a la perfección sus estudios con el resto de sus obligaciones diarias.  En esta misma línea, TECH se basa en el vanguardista método de enseñanza del Relearning. Este consiste en la repetición progresiva de los contenidos claves, para que los alumnos experimenten un aprendizaje natural y efectivo sin la necesidad de recurrir a técnicas que implican un esfuerzo extra, como la tradicional memorización. 

TECH pone a tu alcance el programa científico más completo y actualizado del mercado. ¡Serás todo un experto en Deep Learning!”  

Este Diplomado en Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas 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 Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas 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

¿Buscas especializarte en la Reutilización de Capas Preentrenadas? Lógralo con esta titulación universitaria en solo 150 horas”

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.  

Dominarás la Data Augmentation para mejorar la generalización y robustez de los modelos de Aprendizaje Automático”

Ahondarás en los módulos de esta titulación mediante la innovadora metodología Relearning, incorporando sus conceptos más complejos de manera rápida y natural”

Esta capacitación tiene como objetivo dotar al alumnado de una sólida compresión relativa al Deep Learning y equipar su praxis con los avances que han producido en el Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas. El programa abordará las técnicas más innovadoras tanto para optimizar los gradientes como realizar la inicialización de pesos. Asimismo, el temario profundizará en Métricas de Evaluación avanzadas, destinadas a medir el rendimiento de los modelos entrenados en una variedad de tareas. En adición, los materiales didácticos se centrarán en el Transfer Learning, posibilitando que los egresados mejoren la eficiencia en el uso de datos y recursos computacionales.

La titulación universitaria incluye casos de estudio para aproximarte a la realidad del mercado laboral, teniendo presente la revolución que conlleva el Deep Learning”

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

Dispondrás de una biblioteca de recursos didácticos operativa las 24 horas del día, para garantizar así que tu aprendizaje sea exitoso”