Gracias a los conocimientos sólidos que te aporta este programa, te adentrarás en esta importante rama de la inteligencia artificial centrada en la construcción de algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano con una metodología eficaz y en formato 100% online” 

El Deep Learning es una de las principales tecnologías detrás de la inteligencia artificial y ha impulsado muchos avances en campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon Alexa tiene una tasa de precisión del 95% basada en esta rama de la IA. Así, puede ser utilizado para resolver problemas importantes en la sociedad, como la detección temprana de enfermedades, la predicción de desastres naturales y la lucha contra el cambio climático. Por ejemplo, el Deep Learning se ha utilizado para predecir el derretimiento de los glaciares con una precisión del 96%. 

Bajo este contexto, TECH ha diseñado una titulación exhaustiva en la que el alumno se adentrará en los principios de la Deep Learning y profundizará en sus fundamentos matemáticos. Así, realizar esta titulación se postula como una excelente opción de crecimiento profesional debido a la creciente demanda de profesionales capacitados en el área, el aumento de la inversión en IA, sus diversas aplicaciones, los recursos y comunidades de apoyo disponibles, el desafío intelectual que presenta y su potencial para la innovación. 

Y para facilitar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado este completo programa basado en la exclusiva metodología Relearning. Un proceso de enseñanza concebido para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera progresiva y natural mediante la repetición de los mismos. Así, adquirirá las competencias necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida.   

Todo ello presentado en un formato totalmente online. De este modo, el profesional se centra solo en su aprendizaje, sin necesidad de realizar desplazamientos ni de ajustarse a un timing preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, tan solo necesitará de un dispositivo con conexión a internet.

Especialízate en un sector en auge con gran proyección y podrás destacar en una amplia variedad de aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de voz”   

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 rigurosa 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 

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti”

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.   

Compagina tus responsabilidades personales y laborales con el estudio gracias a este Experto Universitario. 100% flexible y online"

Aprende a realizar métricas de evaluación y determina los métodos de optimización de Deep Learning gracias a esta exclusiva titulación"

El método Relearning, que se basa en la repetición constante de los conceptos clave durante todo el curso, permitirá al ingeniero obtener un aprendizaje avanzado y efectivo sin tener que dedicar largas horas de estudio. De este modo, el profesional podrá profundizar en un temario completo sobre las funciones anidadas, los modelos de redes neuronales o las aplicaciones del aprendizaje profundo.  

Accederás a un plan de estudios diseñado por expertos y con contenido de alta calidad para que logres alcanzar un aprendizaje exitoso”  

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

Un programa diseñado para que te conviertas en todo un experto en Deep Learning”