Con la realización de esta exclusiva titulación académica trabajarás en el perfeccionamiento de tus habilidades en diferentes tipos de optimizadores de manera totalmente online”

El Deep Learning es una de las áreas de la Ingeniería que está en constante evolución, y se ha convertido en una herramienta fundamental para la resolución de problemas complejos. En el mismo sentido, el Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas es una técnica esencial dentro de este campo y se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. A medida que aumenta la cantidad de datos y la complejidad de los problemas a resolver, es necesario contar con profesionales altamente capacitados en esta área. Por esta razón, este programa de TECH ha sido diseñado para cubrir la creciente demanda de profesionales con experiencia en la implementación y entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas.

Por ello, el programa se enfoca en proporcionar a los estudiantes una capacitación sólida en los fundamentos teóricos y prácticos del Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas, incluyendo la arquitectura de redes neuronales, el aprendizaje por refuerzo y la optimización de modelos. De ese modo, los estudiantes tendrán la oportunidad de aprender herramientas vanguardistas como TensorFlow y PyTorch, y aplicar sus conocimientos en proyectos prácticos de Deep Learning.  

Con el objetivo de mejorar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado un programa completo basado en la metodología exclusiva de Relearning. Este proceso de enseñanza se concibió para que el egresado integre los conceptos fundamentales de manera natural y progresiva mediante la repetición de los mismos. De esta manera, el alumno adquirirá las habilidades necesarias ajustando el ritmo de estudio a su vida cotidiana.

TECH ha creado un programa en línea para que el profesional pueda centrarse en su aprendizaje sin tener que preocuparse por desplazamientos o horarios establecidos. El alumno tendrá acceso a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y desde cualquier lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet. De esta manera, el proceso de aprendizaje será más cómodo y accesible.

Accede y podrás descargarte vídeos en detalle, análisis de casos clínicos, resúmenes interactivos y más material complementario de gran interés”

Este Diplomado en Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas 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 experto 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

Accede a una biblioteca multimedia repleta de materiales en diferentes soportes audiovisuales que facilitarán la integración de los conocimientos para que los apliques en tu día a día laboral de manera inmediata”

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.

Podrás descargar todo el contenido a tu dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo cada vez que lo necesites"

El mejor programa del mercado académico actual está a tu disposición ahora para que profundices en los ciclos de aprendizaje a través de decenas de horas de contenido teórico, práctico y adicional"

TECH emplea en todas sus titulaciones la eficaz metodología Relearning, con la cual el alumno podrá integrar los conceptos más importantes mediante la repetición en diferentes formatos a lo largo de todo el programa. De esta manera, se reducen las horas de estudio ortodoxo y memorización, pasando a una adquisición de conocimientos progresiva y natural. Así, el profesional que decida cursar esta titulación dispondrá de un temario avanzado y completo, que presenta, además, contenidos multimedia innovadores. Así, se garantiza al egresado una experiencia académica única, adaptada a las exigencias y necesidades del mercado laboral actual.

Un Diplomado multidisciplinar y dinámico, perfecto para actualizar tus conocimientos en materia de gradientes estocásticos y entrenamiento de transferencia de aprendizaje” 

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

Un programa único estructurado para que alcances el dominio en el Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas en Deep Learning ”