El exclusivo sistema Relearning de TECH te permitirá poner al día tus conocimientos y competencias sobre Arquitectura Visual Cortex del modo más riguroso”

Existen una infinidad de recursos destinados al desarrollo y entrenamiento de modelos de Redes Neuronales. A este respecto, Keras se ha convertido en la más utilizada por los profesionales debido a su facilidad de uso, flexibilidad y compatibilidad con otras bibliotecas. Esta biblioteca de código abierto proporciona a los desarrolladores una Interfaz de Programación de Aplicaciones de alto nivel, que les permite construir modelos de Aprendizaje profundo con inmediatez. De esta forma, contribuye a la creación de modelos de clasificación de imágenes que pueden identificar diferentes objetos en las instantáneas. Esto resulta provechoso para aspectos como los sistemas de reconocimiento de rostros, clasificación de imágenes médicas o la creación de arte generativo.

En este contexto, TECHimplementa una Especialización que se centrará en el Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales. Para ello, el itinerario académico profundizará en el Entrenamiento de transferencia de aprendizaje atendiendo a factores como las técnicas de inicialización de pesos y términos de suavizados. Así los egresados aprovecharán el conocimiento previo adquirido por modelos preentrenados para mejorar el rendimiento de nuevas tareas de aprendizaje automático. También la capacitación abordará la construcción de una aplicación Deep Learning mediante TensorFlow y NumPy. Esto permitirá a los profesionales utilizar estas herramientas de una manera óptima en ámbitos como la predicción de resultados.

La titulación universitaria se impartirá de manera 100% online, en una plataforma virtual de estudios que no está regida por horarios predefinidos. Lejos de esto, cada estudiante tendrá la oportunidad de autogestionar sus progresos de manera personalizada en cualquier momento de las 24 horas del día. Uno de los rasgos más distintivos de la metodología es el proceso de aprendizaje que TECHutiliza en todos sus programas: el Relearning. Este sistema de enseñanza fomentará la adquisición de competencias de modo rápido y flexible a partir del análisis de los contenidos teóricos y la ejemplificación de casos basados en el contexto real de la profesión.

Estarás equipado para contribuir al avance del conocimiento en el área del Aprendizaje Profundo mediante la investigación y desarrollo de nuevos algoritmos” 

Esta Especialización en Redes Neuronales y Entrenamiento 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 y Entrenamiento en 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

Optimizarás tus habilidades en el diseño de modelos de Aprendizaje Profundo para generar soluciones efectivas a los proyectos”

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.  

Dominarás el entorno computacional de NumPy y realizarás operaciones numéricas en arreglos multidimensionales”

Accederás a una biblioteca multimedia repleta de contenidos dinámicos que afianzarán tu aprendizaje de un modo más visual”  

Esta capacitación está diseñada por expertos en el campo de las Redes Neuronales y Deep Learning, con el objetivo de proporcionarte una perspectiva integral en estas materias. El plan de estudios analizará en detalle el entrenamiento de las redes neuronales de múltiples capas, abarcando desde técnicas de optimización de gradiente hasta selección de métricas y parámetros de evaluación. Así los egresados optimizarán sus parámetros internos para realizar labores específicas con alta precisión y generalización. También el temario profundizará en el adecuado manejo del TensorFlow, uno de los softwares más efectivos tanto para construir como entrenar modelos de aprendizaje automático.  

Te adentrarás en un proceso de crecimiento profesional que te equipará de competencias avanzadas para que destaques en el campo de la Visión Artificial” 

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

Módulo 2. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

2.1. TensorFlow

2.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
2.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
2.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

2.2. TensorFlow y NumPy

2.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
2.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
2.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

2.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

2.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
2.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
2.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

2.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

2.4.1. Funciones con TensorFlow
2.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
2.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

2.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

2.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
2.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
2.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

2.6. La API tf.data

2.6.1. Utilización de la API tf.data para el procesamiento de datos
2.6.2. Construcción de flujos de datos con tf.data
2.6.3. Uso de la API tf.data para el entrenamiento de modelos

2.7. El formato TFRecord

2.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
2.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
2.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

2.8. Capas de preprocesamiento de Keras

2.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
2.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
2.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

2.9. El proyecto TensorFlow Datasets

2.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
2.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
2.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

2.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow. Aplicación Práctica

2.10.1. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
2.10.2. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
2.10.3. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 3. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

3.1. La Arquitectura Visual Cortex

3.1.1. Funciones de la corteza visual
3.1.2. Teorías de la visión computacional
3.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

3.2. Capas convolucionales

3.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
3.2.2. Convolución 2D
3.2.3. Funciones de activación

3.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

3.3.1. Pooling y Striding
3.3.2. Flattening
3.3.3. Tipos de Pooling

3.4. Arquitecturas CNN

3.4.1. Arquitectura VGG
3.4.2. Arquitectura AlexNet
3.4.3. Arquitectura ResNet

3.5. Implementación de una CNN ResNet-34 usando Keras

3.5.1. Inicialización de pesos
3.5.2. Definición de la capa de entrada
3.5.3. Definición de la salida

3.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

3.6.1. Características de los modelos preentrenados
3.6.2. Usos de los modelos preentrenados
3.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

3.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

3.7.1. El Aprendizaje por transferencia
3.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
3.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

3.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

3.8.1. Clasificación de imágenes
3.8.2. Localización de objetos en imágenes
3.8.3. Detección de objetos

3.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

3.9.1. Métodos de detección de objetos
3.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
3.9.3. Técnicas de rastreo y localización

3.10. Segmentación semántica

3.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
3.10.2. Detección de bordes
3.10.3. Métodos de segmentación basados en regla

Esta capacitación le dará un impulso a tu carrera profesional y te convertirá en un auténtico experto en Deep Learning”