Dominarás los principios del Deep Learning y generarás las predicciones más exactas con este Experto Universitario 100% online”

Las Redes Neuronales son la base fundamental del Aprendizaje Profundo. Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano y compuestas por neuronas, estos sistemas proporcionan el fundamento computacional para que las máquinas aprendan a partir de datos de manera eficiente a la par que automática. De este modo, realizan tareas complejas con un rendimiento similar e incluso superior al humano en múltiples tareas como la traducción automática o el análisis de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, estas herramientas todavía enfrentan varios desafíos que limitan su eficacia y aplicabilidad en ciertas áreas. De ahí que los expertos tengan la responsabilidad de actualizar sus conocimientos con frecuencia, para mantenerse así al corriente de todos los avances que se produzcan en este campo e incorporarlos a su praxis para optimizar sus procedimientos.

En este contexto, TECH crea un Experto Universitario que ofrecerá una sólida comprensión sobre el funcionamiento del Deep Learning, así como las herramientas más avanzadas para construir Redes Neuronales. El plan de estudios abarcará desde fundamentos matemáticos claves (como las funciones o derivadas) hasta los principios del Aprendizaje Supervisado (incluyendo diferentes modelos, métricas de evaluación y selección de hiperparámetros). Asimismo, el temario se centrará en las numerosas utilidades del Aprendizaje Profundo, para que los egresados sean conscientes de la situación actual del mercado laboral y multipliquen sus posibilidades de éxito en campos como la automoción, informática, biología o finanzas. Cabe destacar que la titulación universitaria incluirá el análisis de casos reales en entornos de aprendizaje simulado. Así los alumnos extraerán valiosas lecciones que incorporarán a sus procedimientos para garantizar su viabilidad. 

Para afianzar todos estos contenidos, TECH emplea la metodología innovadora del Relearning. Esta se basa en la retroalimentación constante y la adaptación de las necesidades individuales del alumnado fundamentándose en la reiteración dirigida. Con cualquier dispositivo electrónico con acceso a Internet, los alumnos podrán adentrarse en el Campus Virtual y nutrirse de los contenidos didácticos más completos del mercado educativo. 

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Esta Especialización 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 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

Te adentrarás en mundo de los algoritmos de aprendizaje profundo y adquiere conocimientos técnicos que te permitirán sobresalir en el área de las Ciencias 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.  

Profundizarás en la arquitectura de las Redes Neuronales y sus diferentes tipos para solventar problemas cotidianos mediante el Deep Learning”

Un temario completo que incorpora todos los conocimientos que necesitas para dar un paso hacia la máxima calidad en Visión Artificial”

La Especialización está diseñado para que los alumnos adquieran un prisma integral sobre las diversas aplicaciones del Deep Learning. Por este motivo, el itinerario académico comprenderá desde sus principios matemáticos hasta el entrenamiento de redes neuronales profundas. Asimismo, el temario se centrará en la evaluación de modelos de Aprendizaje Profundo y la visualización de resultados. Durante la capacitación, los estudiantes adquirirán destrezas avanzadas que le permitirán implementar con eficacia el perceptrón multicapa con Keras. Así los egresados realizarán tareas de aprendizaje en diferentes dominios y llevarán a cabo una variedad de tareas de procesamiento de datos.  

En tan solo 6 meses, serás capaz de desarrollar de principio a fin una Red Neuronal completa”

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

1.1. Funciones y Derivadas

1.1.1. Funciones lineales
1.1.2. Derivadas parciales
1.1.3. Derivadas de orden superior

1.2. Funciones anidadas

1.2.1. Funciones compuestas
1.2.2. Funciones inversas
1.2.3. Funciones recursivas

1.3. La regla de la cadena

1.3.1. Derivadas de funciones anidadas
1.3.2. Derivadas de funciones compuestas
1.3.3. Derivadas de funciones inversas

1.4. Funciones con múltiples entradas

1.4.1. Funciones de varias variables
1.4.2. Funciones vectoriales
1.4.3. Funciones matriciales

1.5. Derivadas de funciones con entradas múltiples

1.5.1. Derivadas parciales
1.5.2. Derivadas direccionales
1.5.3. Derivadas mixtas

1.6. Funciones con múltiples entradas vectoriales

1.6.1. Funciones vectoriales lineales
1.6.2. Funciones vectoriales no lineales
1.6.3. Funciones vectoriales de matriz

1.7. Creación de nuevas funciones a partir de funciones existentes

1.7.1. Suma de funciones
1.7.2. Producto de funciones
1.7.3. Composición de funciones

1.8. Derivadas de funciones con múltiples entradas vectoriales

1.8.1. Derivadas de funciones lineales
1.8.2. Derivadas de funciones no lineales
1.8.3. Derivadas de funciones compuestas

1.9. Funciones vectoriales y sus derivadas: Un paso más allá

1.9.1. Derivadas direccionales
1.9.2. Derivadas mixtas
1.9.3. Derivadas matriciales

1.10. El Backward Pass

1.10.1 Propagación de errores
1.10.2 Aplicación de reglas de actualización
1.10.3 Optimización de parámetros

Módulo 2. Principios de Deep Learning

2.1. El Aprendizaje Supervisado

2.1.1. Máquinas de aprendizaje supervisado
2.1.2. Usos del aprendizaje supervisado
2.1.3. Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado

2.2. Modelos de aprendizaje supervisado

2.2.1. Modelos lineales
2.2.2. Modelos de árboles de decisión
2.2.3. Modelos de redes neuronales

2.3. Regresión lineal

2.3.1. Regresión lineal simple
2.3.2. Regresión lineal múltiple
2.3.3. Análisis de regresión

2.4. Entrenamiento del modelo

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Métodos de Optimización

2.5. Evaluación del modelo: Conjunto de entrenamiento versus conjunto de prueba

2.5.1. Métricas de evaluación
2.5.2. Validación cruzada
2.5.3. Comparación de los conjuntos de datos

2.6. Evaluación del modelo: El código

2.6.1. Generación de predicciones
2.6.2. Análisis de errores
2.6.3. Métricas de evaluación

2.7. Análisis de las variables

2.7.1. Identificación de variables relevantes
2.7.2. Análisis de correlación
2.7.3. Análisis de regresión

2.8. Explicabilidad de los modelos de redes neuronales

2.8.1. Modelos interpretables
2.8.2. Métodos de visualización
2.8.3. Métodos de evaluación

2.9. Optimización

2.9.1. Métodos de optimización
2.9.2. Técnicas de regularización
2.9.3. El uso de gráficos

2.10. Hiperparámetros

2.10.1. Selección de hiperparámetros
2.10.2. Búsqueda de parámetros
2.10.3. Ajuste de hiperparámetros

Módulo 3. Las redes neuronales, base de Deep Learning

3.1. Aprendizaje Profundo

3.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
3.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
3.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

3.2. Operaciones

3.2.1. Suma
3.2.2. Producto
3.2.3. Traslado

3.3. Capas

3.3.1. Capa de entrada
3.3.2. Capa oculta
3.3.3. Capa de salida

3.4. Unión de Capas y Operaciones

3.4.1. Diseño de arquitecturas
3.4.2. Conexión entre capas
3.4.3. Propagación hacia adelante

3.5. Construcción de la primera red neuronal

3.5.1. Diseño de la red
3.5.2. Establecer los pesos
3.5.3. Entrenamiento de la red

3.6. Entrenador y Optimizador

3.6.1. Selección del optimizador
3.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
3.6.3. Establecimiento de una métrica

3.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

3.7.1. Funciones de activación
3.7.2. Propagación hacia atrás
3.7.3. Ajuste de los parámetros

3.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

3.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
3.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
3.8.3. Establecer relaciones entre ambas

3.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

3.9.1. Definición de la estructura de la red
3.9.2. Compilación del modelo
3.9.3. Entrenamiento del modelo

3.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

3.10.1. Selección de la función de activación
3.10.2. Establecer el learning rate
3.10.3. Ajuste de los pesos

Dispondrás de una amplia gama de recursos didácticos, accesibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana”