Ponte al día en las últimas tendencias en Inteligencia Artificial y especialízate en crear modelos avanzados con el Experto universitario en Deep Learning” 

La Inteligencia Artificial es una de las áreas más prometedoras en el mundo de la tecnología y está transformando rápidamente el mundo. El Deep Learning cada vez se emplea en más campos, desde la visión por computadora hasta la traducción automática, y su demanda en el mercado laboral está creciendo rápidamente. No obstante, conlleva una gran complejidad algorítmica y, dado el fulgurante ritmo de avances en esta área, una gran cantidad de titulaciones académicas han quedado obsoletas, para perjuicio de los profesionales informáticos. 

Por fortuna, el Experto universitario en Deep Learning es un programa académico completamente actualizado que ofrece una alta preparación en el campo de la Inteligencia Artificial, con un enfoque específico en el Deep Learning. El título está diseñado para proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para desarrollar proyectos en este ámbito y para dominar el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo. Para ello, recorrerán el uso del TensorFlow para construir modelos personalizados o las derivadas de las funciones vectoriales para aprender automáticamente, además de explorar la funcionalidad de las librerías de Transformers de Hugging Face. 

El curso es 100% online y cuenta con la metodología pedagógica innovadora del Relearning, que se basa en la retroalimentación constante y la adaptación a las necesidades individuales de los estudiantes sobre la base de la reiteración dirigida. El Experto universitario en Deep Learning también ofrece flexibilidad para organizar los recursos académicos, lo que permite a los estudiantes adaptar su ciclo educativo a sus propias necesidades y horarios.

Sumérgete en el fascinante mundo de los algoritmos de aprendizaje profundo y adquiere conocimientos especializados que te permitirán destacar en el campo de la Ciencia de Datos” 

Este Experto universitario 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 

Aprovecha la oportunidad de especializarte con los mejores profesionales en Inteligencia Artificial”

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.

Benefíciate de una preparación de vanguardia que te permitirá ser parte de la revolución digital y marcar la diferencia en tu futuro profesional” 

Actualízate en la arquitectura de las redes neuronales y sus diferentes tipos para resolver problemas cotidianos a través del Deep Learning” 

El programa educativo de este Experto universitario guiará a los estudiantes a través de una amplia trayectoria académica que abarca desde los principios matemáticos del Deep Learning hasta el entrenamiento de redes neuronales profundas, la evaluación de modelos de aprendizaje profundo y la visualización de resultados. El plan de estudios es exhaustivo y se complementa con una variedad de recursos didácticos innovadores disponibles en el Campus Virtual de la titulación. 

Accede al plan de estudios con la visión más actualizada e integral del Deep Learning”  

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

Especialízate en la aplicación del Fine Tuning a los modelos de IA mediante los innovadores contenidos del Experto universitario”