Un programa 100% online que te brinda las técnicas más efectivas de Aprendizaje Profundo, para que resuelvas problemas reales y desarrollares soluciones innovadoras”

El Deep Learning cuenta con una amplia diversidad de campos tales como la Robótica, la Visión por Computadora y el Procesamiento de Lenguaje Natural. Actualmente, la implementación de estas técnicas avanzadas está siendo cada vez más demandas en diferentes ámbitos laborales. Entre ellos, sobresale el sector del Marketing, dado que las herramientas del Aprendizaje Profundo proporcionan a estas compañías múltiples beneficios. Por ejemplo, sirven para analizar grandes conjuntos de datos de clientes para identificar segmentos de audiencia más precisos. Así las empresas son capaces de personalizar sus estrategias y mensajes con el fin de satisfacer las necesidades específicas de cada público.

Ante esta realidad, TECH crea una Especialización que proporcionará a los expertos un conocimiento exhaustivo sobre las Aplicaciones de Deep Learning. El plan de estudios está diseñado para equipar a los alumnos con las herramientas más vanguardistas y efectivas para el entrenamiento de Redes Neuronales. Para ello, el temario profundizará tanto en las neuronas como en la arquitectura de las capas recurrentes. También el programa ahondará en los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a los egresados conseguir un rendimiento superior en una variedad de tareas como generar textos con fluidez.

Para alcanzar esta puesta al día, TECH proporciona múltiples recursos pedagógicos cimentados en píldoras multimedia, simulaciones de casos de estudio y lecturas especializadas para que los estudiantes disfruten de un aprendizaje dinámico. Además, el alumnado no tendrá que invertir gran cantidad de horas de estudio, ya que con el método Relearning conseguirá consolidar los conceptos más determinantes de forma mucho más simple. Así, los profesionales están ante una opción académica de calidad y perfectamente compatible con sus responsabilidades diarias al poder planificar individualmente tanto sus horarios como cronogramas evaluativos. Lo único que necesitarán para ingresar en el Campus Virtual es un dispositivo electrónico con acceso a Internet, pudiendo emplear incluso su móvil.

Dominarás la herramienta Transformers de Hugging Face para la transferencia de aprendizaje. ¡Y tan solo en 6 meses con esta Especialización!” 

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 Aplicaciones de 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

Profundizarás en el análisis de sentimientos con algoritmos de Aprendizaje Profundo para monitorear las redes sociales” 

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.  

Manejarás la construcción de arquitecturas de codificación y serás capaz de extraer automáticamente características significativas de los datos”

La revolucionaria metodología del Relearning de TECH te proporcionará flexibilidad para organizar tu ritmo de estudio, amoldándose a tus circunstancias” 

La Especialización en Aplicaciones de Deep Learning se enfocará en las secuencias de procesamiento utilizando tanto Redes Neuronales Recurrentes como Convolucionales. Los alumnos examinarán la arquitectura de las capas, teniendo en cuenta sus aplicaciones y backpropagation a través del tiempo. En sintonía, se adentrarán en el procesamiento del lenguaje natural para generar textos y traducciones de forma automatizada. Asimismo, los contenidos didácticos también profundizarán en los modelos de difusión (entre los que figuran los autoencoders y las redes generativas adversativas). Así pues, los egresados producirán muestras de datos realistas y modelarán distribuciones de probabilidad con eficacia. 

Elevarás tu potencial profesional en el campo de la Visión Artificial gracias a esta Especialización 100% online”

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

Esta será una capacitación clave para avanzar en tu carrera. ¡Matricúlate ya y nota un progreso inmediato en tu profesión!”