Mejora tus habilidades y adquiere nuevas competencias sobre Términos de Suavizado o Transformaciones de Imagen, gracias a la mejor universidad online del mundo según Forbes, gracias a TECH”

El proceso de entrenamiento de redes neuronales profundas puede ser costoso en términos de tiempo y recursos computacionales. Sin embargo, es una herramienta poderosa para resolver problemas complejos de aprendizaje automático y ha demostrado su eficacia en campos como el reconocimiento de imágenes y la generación de texto. 

Por esta razón, TECH ha diseñado un Diplomado Internacional en Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas en Deep Learning con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como expertos, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se abordarán aspectos como la Regularización por Máxima Entropía, el Aprendizaje Profundo o las Directrices Prácticas. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios como mejor le convenga, 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. 

Consigue ser un experto en Redes Neuronales Profundas en solo 6 semanas y con total libertad de organización”

Este Diplomado Internacional 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 expertos en Entrenamiento de Redes Neuronales Profundas 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 vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Profundiza en la Extracción de Características y las Métricas de Evaluación, desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

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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 de Deep Learning. Dichos especialistas han volcado su dilatada trayectoria y sus conocimientos más avanzados para crear unos contenidos prácticos y completamente innovadores. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente, el Relearning de TECH.

Alcanza tu máximo potencial en el ámbito de la Informática gracias a los materiales pedagógicos y prácticos más completos del mercado académico”  

Módulo 1. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

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

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y en solo 150 horas”