Dominarás el Entrenamiento de Modelos Convolucionales para realizar predicciones sobre las imágenes con exactitud, gracias a este Curso Universitario 100% online”

En el contexto del Deep Learning, se han producido numerosos avances con los que mejorar la calidad de los datos y abrir nuevas posibilidades en la investigación. Entre ellos, destacan las técnicas de los Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. Estos 3 modelos poseen la capacidad de generar datos sintéticos que se asemejan a los datos reales, lo cual es especialmente útil en casos en los que las informaciones reales son difíciles de obtener. Por ejemplo, estos instrumentos producen imágenes, texto o sonidos sintéticamente para entrenar modelos de Aprendizaje Automático.  Cabe destacar que tienen aplicaciones en una multitud de áreas tales como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y hasta la generación de música. 

A raíz de esto, TECH lanza un Curso Universitario focalizado en Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión. A lo largo del plan de estudio, se examinarán aspectos como la Construcción de Arquitecturas de Codificación, el Reconocimiento de patrones o el uso de Redes Adversarias Generativas. Esto equipará a los egresados con los procedimientos más innovadores para desarrollar datos sintéticos y mejorar la calidad de los datos. El temario también profundizará en las particularidades de las Redes Neuronales Profundas, con el fin de que los profesionales procesen grandes volúmenes de datos en diversos campos y optimicen la eficiencia de las soluciones inteligentes.

Este Curso Universitario se imparte en una modalidad totalmente online, por lo que el alumnado no tendrá que realizar incómodos desplazamientos diarios hacia un centro académico. A su vez, cuenta con la revolucionaria metodología del Relearning, que favorece la adquisición de conocimientos por parte de los alumnos a su propio ritmo de estudio, sin limitaciones externas de enseñanza.  Igualmente, cuenta con una amplia variedad de contenidos didácticos que combinan el carácter textual y multimedia, para que puedan escoger al que más se adapte a sus preferencias pedagógicas. 

¿Aspiras a especializarte en el Modelado de Distribuciones de Datos? Gracias a este programa lo conseguirás en solo 150 horas”  

Este Curso Universitario en Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión 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 Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión en Deep Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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

Implementarás en tus modelos las técnicas más vanguardistas para mejorar tanto su rendimiento como capacidad de generalización”

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.  

Ahondarás en la construcción de Arquitecturas de Codificación y alimentarás modelos de Aprendizaje Automático para múltiples tareas”

Esta capacitación te hará aprender de forma teórica y práctica con sistemas virtuales de aprendizaje, para que desarrolles tu trabajo con un aval de resultados exitosos”

Los materiales didácticos que componen este Curso Universitario otorgarán al alumnado sólidos conocimientos en Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión en Deep Learning. Para ello, el plan de estudios analizará las claves para representar datos eficientes atendiendo a cuestiones como la reducción de dimensionalidad o el Aprendizaje Profundo. Asimismo, el temario profundizará en la realización del Análisis de Componentes Principales con un codificador automático lineal incompleto. Así los egresados identificarán patrones en los datos y expresarán esos datos en términos de nuevas variables. También se abordarán las Redes Adversarias Generativas, para generar informaciones nuevas mediante otros datos de entrada.

La metodología 100% online característica de TECH te brindará un aprendizaje productivo y funcional sin desplazarte de tu hogar”

Módulo 1. Autoencoders, GANs, y Modelos de Difusión

1.1. Representaciones de datos eficientes

1.1.1. Reducción de dimensionalidad
1.1.2. Aprendizaje profundo
1.1.3. Representaciones compactas

1.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

1.2.1. Proceso de entrenamiento
1.2.2. Implementación en Python
1.2.3. Utilización de datos de prueba

1.3. Codificadores automáticos apilados

1.3.1. Redes neuronales profundas
1.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
1.3.3. Uso de la regularización

1.4. Autocodificadores convolucionales

1.4.1. Diseño de modelos convolucionales
1.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
1.4.3. Evaluación de los resultados

1.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

1.5.1. Aplicación de filtros
1.5.2. Diseño de modelos de codificación
1.5.3. Uso de técnicas de regularización

1.6. Codificadores automáticos dispersos

1.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
1.6.2. Minimizando el número de parámetros
1.6.3. Utilización de técnicas de regularización

1.7. Codificadores automáticos variacionales

1.7.1. Utilización de optimización variacional
1.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
1.7.3. Representaciones latentes profundas

1.8. Generación de imágenes MNIST de moda

1.8.1. Reconocimiento de patrones
1.8.2. Generación de imágenes
1.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

1.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

1.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
1.9.2. Modelado de distribuciones de datos
1.9.3. Uso de redes adversarias

1.10. Implementación de los Modelos. Aplicación Práctica

1.10.1. Implementación de los modelos
1.10.2. Uso de datos reales
1.10.3. Evaluación de los resultados

Actualizarás tu saber a partir de la experiencia de los mejores profesionales en Deep Learning, lo que te convertirá en un desarrollador más capacitado. ¡Inscríbete ya!"