Gracias a este Curso Universitario 100% online, dominarás los fundamentos del Deep Learning y diseñarás las arquitecturas más eficientes para tareas específicas como el análisis de sentimientos”

El Aprendizaje Profundo es tan versátil y ofrece tantas aplicaciones que se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes en la actualidad. En este sentido, los profesionales usan las herramientas del Deep Learning para entender mejor el comportamiento de los clientes y adaptar sus estrategias de marketing con el fin de fidelizarlos.  Asimismo, estos modelos sirven para predecir las preferencias de los consumidores en función de aspectos como su historial de compra, navegación en la página web e incluso clics en los anuncios. De esta forma, los especialistas personalizan las recomendaciones de productos y ofertas para cada persona, optimizando su experiencia mientras las empresas aumentan sus tasas de conversión. 

En este escenario, TECH desarrolla un pionero programa en Bases Matemáticas del Deep Learning. Gracias a esta capacitación, los desarrolladores obtendrán una sólida comprensión sobre los algoritmos de Aprendizaje Profundo y los implementarán a los modelos de redes neuronales. El plan de estudios profundizará en conceptos imprescindibles como las derivadas de funciones lineales, el Backward Pass y la optimización de parámetros. El temario también se enfocará en la utilización de las máquinas del Aprendizaje Supervisado. Los alumnos nutrirán su praxis con los modelos más innovadores para emplearlos en procedimientos que disponen de datos etiquetados.  También el temario incidirá en la importancia del entrenamiento de modelos, ofreciendo técnicas avanzadas entre las que figura el Online Learning. Gracias a esto, los egresados garantizarán que sus dispositivos aprendan de los datos con el fin de realizar actividades de forma precisa. 

Por otra parte, el programa cuenta con la revolucionaria metodología Relearning, fundamentada en la reiteración de contenidos claves y la experiencia, ofreciendo casos de simulación para un acercamiento directo de los profesionales con los retos actuales en materia del Deep Learning. Así los alumnos disfrutarán de una variedad de materiales didácticos en diferentes formatos como vídeos interactivos, lecturas complementarias y ejercicios prácticos.

Manejarás el enfoque del Batch Learning en la mejor universidad digital del mundo según Forbes”

Este Curso Universitario en Bases Matemáticas del 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 Bases Matemáticas del 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

Dominarás los modelos de Árboles de Decisión para resolverle con eficacia una variedad de problemas de clasificación en diferentes áreas”

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.  

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Con el sistema Relearning te focalizarás en los conceptos más relevantes sin tener que invertir una gran cantidad de horas de estudio”

Por medio de 300 horas lectivas, esta titulación ofrecerá al alumnado un profundo análisis sobre las Bases Matemáticas del Deep Learning. Tras ahondar en conceptos claves que abarcan desde las funciones hasta las derivadas, el plan de estudios se centrará en la etapa del Backward Pass. Esto permitirá al alumnado ajustar los pesos de la red neuronal y mejorar el rendimiento del modelo durante el entrenamiento. Asimismo, el temario analizará los diferentes sistemas del Aprendizaje Supervisado atendiendo a factores tales como la regresión lineal o los métodos de optimización. En este sentido, la capacitación brindará técnicas avanzadas de regularización.

Enriquecerás tu praxis profesional con las Métricas de Evaluación más vanguardistas y evaluarás la eficacia de los modelos de redes neuronales en tareas específicas” 

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

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