Un Diplomado diseñado para que adquieras nuevas competencias y le saques el máximo rendimiento a herramientas como Keras y TensorFlow”

Según un reciente estudio realizado por la comunidad científica, actualmente más del 60% de las compañías emplean la Inteligencia Artificial y un 85% de ellas la consideran una inversión prioritaria en su estrategia comercial. Esto pone de manifiesto la importancia de que los trabajadores se especialicen en esta materia para desempeñar sus labores diarias con la máxima eficiencia. Uno de los perfiles profesionales más demandados por las organizaciones es el de ingeniero experto en Deep Learning. Estos profesionales construyen arquitecturas de Redes Neuronales que emulan la manera en que el cerebro humano opera, para identificar patrones y generar predicciones mediante grandes volúmenes de datos. 

En respuesta a esta demanda, TECH lanza un Diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning. Diseñado por referentes en esta materia, el plan de estudios sumergirá al alumnado en el proceso de construcción de estas arquitecturas. Para ello, los materiales didácticos abordarán con minuciosidad conceptos imprescindibles que abarcan desde la conexión entre las diferentes capas hasta el entrenamiento de la red. Los alumnos examinarán los principios más relevantes de las Redes Neuronales, que les permitirá incorporar a los modelos funciones de activación, propagación hacia atrás e inclusive el ajuste de parámetros. Asimismo, gracias al temario, los egresados utilizarán la herramienta del Keras con eficacia para efectuar tareas como la implementación del Perceptrón Multicapa. 

Cabe destacar que la titulación universitaria se fundamenta en el revolucionario método del Relearning, del cual TECH es pionera. Este sistema de enseñanza garantiza al alumnado que asimile los contenidos didácticos de forma ágil, progresiva y natural. Además, al tratarse de una capacitación 100% online, los estudiantes podrán embarcarse en una experiencia educativa desde la comodidad de sus hogares. Solamente necesitarán un dispositivo electrónico capaz de acceder a Internet para ingresar al Campus Virtual, donde además del temario encontrarán una biblioteca atestada de recursos en varios formatos (como resúmenes interactivos y lecturas especializadas) para afianzar su conocimiento de manera dinámica.

¿Buscas una titulación universitaria compatible con tus responsabilidades cotidianas? Este programa se adaptará tanto a tus horarios como ritmo de aprendizaje”

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

Manejarás con destreza el hiperparámetro del Learning Rate para controlar la magnitud de los ajustes realizados a los pesos del modelo”

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.  

Gracias al método Relearning que emplea TECH, afianzarás los conceptos claves que de forma natural y progresiva para garantizar el éxito de tu aprendizaje”

Podrás descargarte todo el temario desde el primer día, para que puedas consultarlo siempre que lo desees incluso desde tu smartphone” 

Diseñado por expertos en Deep Learning, este programa ofrecerá al alumnado una base sólida sobre el funcionamiento de las Redes Neuronales. El itinerario académico profundizará en la tipología del Aprendizaje Profundo, analizando aspectos como operaciones, capas o ajustes de los parámetros. Esto permitirá a los estudiantes diseñar arquitecturas neuronales para reconocer patrones en datos complejos. En sintonía, el temario ahondará en el establecimiento de los pesos, la selección de los optimizadores e implementación de métricas para evaluar el rendimiento de los proyectos. Además, la capacitación enfatizará la importancia del Learning Rate para garantizar el éxito en el entrenamiento del modelo. 

Disfrutarás del temario más completo y actualizado del mercado académico, configurado como una herramienta de elevada capacitación para impulsar tu carrera profesional”

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

TECH brinda los materiales de estudio y los recursos multimedia más innovadores en este itinerario académico. ¡Matricúlate ya!”