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A medida que el Deep Learning se vuelve más popular y accesible, las redes neuronales se han convertido en una herramienta poderosa para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Una de las tantas ventajas de este sistema es su capacidad para aprender y mejorar con datos.

TECH ha diseñado un Diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Selección del Optimizador, el Entrenamiento del Modelo, el Learning Rate o el Ajuste de los Pesos. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores e intereses del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma rápida y eficaz. 

Conviértete en un experto en Deep Learning en solo 6 semanas y con total libertad de organización”

Este Diplomado en Redes Neuronales 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 Redes Neuronales 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

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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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

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La estructura y todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en el área del Deep Learning. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente actualizados. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.

La visión más integral y actualizada sobre Entrenamiento de la Red se encuentra en este temario” 

Módulo 1. Las redes neuronales, base de Deep Learning

1.1. Aprendizaje Profundo 

1.1.1. Tipos de aprendizaje profundo 
1.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo 
1.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo 

1.2. Operaciones 

1.2.1. Suma 
1.2.2. Producto 
1.2.3. Traslado 

1.3. Capas 

1.3.1. Capa de entrada 
1.3.2. Capa oculta 
1.3.3. Capa de salida 

1.4. Unión de Capas y Operaciones 

1.4.1. Diseño de arquitecturas 
1.4.2. Conexión entre capas 
1.4.3. Propagación hacia adelante 

1.5. Construcción de la primera red neuronal 

1.5.1. Diseño de la red 
1.5.2. Establecer los pesos 
1.5.3. Entrenamiento de la red 

1.6. Entrenador y Optimizador 

1.6.1. Selección del optimizador 
1.6.2. Establecimiento de una función de pérdida 
1.6.3. Establecimiento de una métrica 

1.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales 

1.7.1. Funciones de activación 
1.7.2. Propagación hacia atrás 
1.7.3. Ajuste de los parámetros 

1.8. De las neuronas biológicas a las artificiales 

1.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica 
1.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales 
1.8.3. Establecer relaciones entre ambas 

1.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras 

1.9.1. Definición de la estructura de la red 
1.9.2. Compilación del modelo 
1.9.3. Entrenamiento del modelo 

1.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

1.10.1. Selección de la función de activación 
1.10.2. Establecer el learning rate 
1.10.3. Ajuste de los pesos 

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