Un Curso Universitario 100% online que te brindará los métodos más efectivos para predecir valores futuros en una secuencia de datos que varían con el transcurso del tiempo”  

Las Secuencias de Procesamiento en Deep Learning constituyen un aspecto esencial en el Aprendizaje Profundo. Los principales motivos son que dichas herramientas permiten la modelización efectiva de datos secuenciales, además de que capturan dependencias temporales complejas y habilitan una amplia gama de aplicaciones en numerosos campos. A su vez, estos sistemas inteligentes desarrollan de forma continuada algoritmos que impulsan la innovación, permitiendo adelantos que abarcan desde la medicina personalizada hasta la traducción automática o incluso la predicción de fenómenos astronómicos. En este sentido, su capacidad para aprender de grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos están generando nuevas oportunidades para la investigación.

En este marco, TECH desarrolla un pionero Curso Universitario en Secuencias de Procesamiento en Deep Learning. Dirigido a profesionales, investigadores y emprendedores, este programa profundizará tanto en los tipos de Neuronas Recurrentes como en la arquitectura de las capas. Asimismo, el temario proporcionará al alumnado las técnicas más avanzadas para el entrenamiento de Redes Neuronales Recurrentes (destacando el Backpropagation a través del tiempo). Al respecto, el plan de estudios ahondará en las Métricas de Evaluación más efectivas para garantizar el rendimiento de los modelos del Aprendizaje Profundo. Por otro lado, la capacitación incluirá múltiples aplicaciones prácticas de las Redes Neuronales Convolucionales, como la visión por computador, reconocimiento de patrones o procesamiento del lenguaje natural.

Para facilitar la asimilación de todos estos contenidos, TECH ofrece herramientas pedagógicas de primer nivel, a las que los alumnos tendrán acceso las 24 horas del día. Lo único que necesitarán para entrar en el Campus Virtual es un dispositivo electrónico con conexión a internet, sirviendo su propio smartphone, Tablet u ordenador. A su vez, a lo largo de todo su proceso de aprendizaje contará con el respaldo de un claustro docente especializado en Visión Artificial. Estos profesionales resolverán cualquier duda puedan plantearse los alumnos, además de asesorarles de forma personalizada para garantizar que experimenten un salto de calidad en su carrera profesional. 

¿Quieres optimizar tu manejo de las Gated Recurrent Units? Domina esta arquitectura de Redes Neuronales en solo 6 semanas con esta capacitación”  

Este Curso Universitario en Secuencias de Procesamiento 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 Secuencias de Procesamiento 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

Una intensiva titulación universitaria con la que aumentarás tu nivel de desempeño y destrezas para llevar a cabo la Transferencia de Aprendizaje con eficiencia”

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.    

Con el estudio de este programa intensivo aumentarás tu nivel de desempeño y capacidades para la enseñanza”

Gracias al método de aprendizaje del Relearning, no invertirás largas horas de estudio para memorizar. ¡Aprenderás de una forma progresiva y natural!"

Los materiales didácticos que componen este itinerario académico están diseñados para que el alumnado obtenga un enfoque íntegro sobre las Secuencias de Procesamiento en Deep Learning. Para conseguirlo, el programa profundizará en conceptos imprescindibles como las neuronas, capas recurrentes y entrenamiento de modelos. Además, los alumnos examinarán las herramientas más avanzadas para las Métricas de Evaluación, entre las que destacan la validación cruzada y el ajuste de hiperparámetros. De este modo, los egresados incorporarán estos instrumentos a su praxis para medir y comprender el rendimiento de los modelos en diversas tareas como transformar texto en secuencias de señales de audio.  

Examinarás la última evidencia científica relativa al Entrenamiento de Redes Neuronales Recurrentes para enriquecer tu praxis habitual”

Módulo 1. Secuencias de procesamiento utilizando RNN (Redes Neuronales Recurrentes) y CNN (Redes Neuronales Convolucionales)

1.1. Neuronas y capas recurrentes

1.1.1. Tipos de neuronas recurrentes
1.1.2. Arquitectura de una capa recurrente
1.1.3. Aplicaciones de las capas recurrentes

1.2. Entrenamiento de Redes Neuronales Recurrentes (RNN)

1.2.1. Backpropagation a través del tiempo (BPTT)
1.2.2. Gradiente descendente estocástico
1.2.3. Regularización en entrenamiento de RNN

1.3. Evaluación de modelos RNN

1.3.1. Métricas de evaluación
1.3.2. Validación cruzada
1.3.3. Ajuste de hiperparámetros

1.4. RNN prentrenados

1.4.1. Redes prentrenadas
1.4.2. Trasferencia de aprendizaje
1.4.3. Ajuste fino

1.5. Pronóstico de una serie de tiempo

1.5.1. Modelos estadísticos para pronósticos
1.5.2. Modelos de series temporales
1.5.3. Modelos basados en redes neuronales

1.6. Interpretación de los resultados del análisis de series temporales

1.6.1. Análisis de componentes principales
1.6.2. Análisis de cluster
1.6.3. Análisis de correlaciones

1.7. Manejo de secuencias largas

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU)
1.7.3. Convolucionales 1D

1.8. Aprendizaje de secuencia parcial

1.8.1. Métodos de aprendizaje profundo
1.8.2. Modelos generativos
1.8.3. Aprendizaje de refuerzo

1.9. Aplicación Práctica de RNN y CNN

1.9.1. Procesamiento de lenguaje natural
1.9.2. Reconocimiento de patrones
1.9.3. Visión por computador

1.10. Diferencias en los resultados clásicos

1.10.1. Métodos clásicos vs RNN
1.10.2. Métodos clásicos vs CNN
1.10.3. Diferencia en tiempo de entrenamiento

Tendrás una biblioteca formada por diversos recursos multimedia de primera calidad, que elevará tus conocimientos sobre el Deep Learning”