TECH busca proyectar tu carrera profesional sin descuidar otros ámbitos de tu vida, por eso te ofrece un programa adaptado a ti con la máxima flexibilidad” 

La investigación en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning sigue siendo un área dinámica que ofrece una gran cantidad de oportunidades para aquellos que desean realizar contribuciones significativas en la comprensión y aplicación de estas técnicas. Así, se han mostrado particularmente efectivas en el procesamiento de datos complejos y en la realización de tareas difíciles en una variedad de campos, lo que las convierte en una herramienta indispensable para la ingeniería moderna. Además, las Redes Neuronales profundas tienen una amplia gama de aplicaciones prácticas en el mundo real, desde el reconocimiento de imágenes y voz hasta el análisis financiero y la detección de fraudes. 

En el mismo sentido, tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y precisa, lo que las hace ideales para aplicaciones en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Su capacidad para aprender y adaptarse continuamente a los nuevos datos y situaciones los convierte en una herramienta muy valiosa para la toma de decisiones en tiempo real. En definitiva, se trata de un campo apasionante que ofrece múltiples oportunidades para aquellos que desean adquirir habilidades y conocimientos de vanguardia en la ingeniería moderna. 

TECH ha desarrollado un completo programa basado en su exclusiva metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante de manera progresiva y natural mediante la repetición de los conceptos fundamentales.

El programa se presenta en un formato online para que el profesional pueda centrarse en su aprendizaje sin tener que preocuparse por desplazamientos o horarios preestablecidos. Asimismo, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, siempre que cuente con un dispositivo con conexión a internet. 

Impulsa tu carrera profesional con una titulación universitaria en la que te sumergirás en la arquitectura visual córtex Deep Computer Vision” 

Este Experto Universitario en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 

Distribuye la carga lectiva acorde a tus necesidades personales y compatibiliza la titulación universitaria con labores profesionales” 

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. 

Profundiza con detalle en las técnicas de rastreo y localización y conviértete en el profesional que siempre has deseado"

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión, etc. Todo lo que necesitas para dar un salto a tu carrera laboral. No esperes más"

El ingeniero podrá lograr un aprendizaje avanzado y eficiente gracias al método Relearning, el cual se basa en la reiteración constante de los conceptos claves a lo largo del itinerario académico. De esta manera, no será necesario invertir grandes cantidades de tiempo en el estudio, ya que el método permite una asimilación rápida y efectiva del temario. Así, el ingeniero podrá profundizar en un temario completo y exhaustivo sobre el entrenamiento de transferencia de aprendizaje o adentrarse en la utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos. 

Un plan de estudios realizado por expertos y un contenido de calidad son la clave para que tu aprendizaje sea exitoso”

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

Módulo 2. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
2.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
2.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

2.2. TensorFlow y NumPy

2.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
2.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
2.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

2.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

2.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
2.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
2.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

2.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

2.4.1. Funciones con TensorFlow
2.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
2.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

2.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

2.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
2.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
2.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

2.6. La API tf.data

2.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos
2.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data
2.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos

2.7. El formato TFRecord

2.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
2.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
2.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

2.8. Capas de preprocesamiento de Keras

2.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
2.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
2.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

2.9. El proyecto TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
2.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
2.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

2.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica

2.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
2.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
2.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 3. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

3.1. La Arquitectura Visual Cortex

3.1.1. Funciones de la corteza visual
3.1.2. Teorías de la visión computacional
3.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

3.2. Capas convolucionales

3.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
3.2.2. Convolución 2D
3.2.3. Funciones de activación

3.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

3.3.1. Pooling y Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Tipos de Pooling

3.4. Arquitecturas CNN

3.4.1. Arquitectura VGG
3.4.2. Arquitectura AlexNet
3.4.3. Arquitectura ResNet

3.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras

3.5.1. Inicialización de pesos
3.5.2. Definición de la capa de entrada
3.5.3. Definición de la salida

3.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

3.6.1. Características de los modelos preentrenados
3.6.2. Usos de los modelos preentrenados
3.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

3.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

3.7.1. El Aprendizaje por transferencia
3.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
3.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

3.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

3.8.1. Clasificación de imágenes
3.8.2. Localización de objetos en imágenes
3.8.3. Detección de objetos

3.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

3.9.1. Métodos de detección de objetos
3.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
3.9.3. Técnicas de rastreo y localización

3.10. Segmentación semántica

3.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
3.10.2. Detección de bordes
3.10.3. Métodos de segmentación basados en reglas

Un programa diseñado para que te conviertas en todo un experto en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning”