Matricúlate y obtén una enseñanza vanguardista y efectiva con el Relearning de TECH. Olvídate de la memorización y adéntrate en el aprendizaje eficiente”

En un entorno en constante evolución como el de la ingeniería, el Deep Learning se ha convertido en una herramienta esencial para el procesamiento de datos y la resolución de problemas complejos. Así, las Bases Matemáticas del Deep Learning se utilizan en campos tan diversos como la medicina, la industria automotriz, la detección de fraudes y el análisis financiero, entre otros. Es por ello que la demanda de profesionales altamente capacitados en esta área no hace más que aumentar.

En este contexto, este programa de TECH nace para dar respuesta a las necesidades del mercado y brindar a los estudiantes una educación de calidad en esta disciplina. Este programa ha sido diseñado específicamente para proporcionar a los estudiantes una comprensión completa de las matemáticas fundamentales que subyacen al Deep Learning, incluyendo el cálculo, la teoría de la probabilidad y la estadística. Además, los estudiantes tendrán la oportunidad de adquirir habilidades avanzadas en la programación en Tensorflow y Deep Visual Computer, entre otras herramientas. Todo ello se presenta en un formato 100% online, lo que permite a los estudiantes adaptar el estudio a su ritmo de vida y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Con el objetivo de facilitar el aprendizaje del estudiante, TECH ha desarrollado un programa completo basado en la metodología Relearning para la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las competencias necesarias a su propio ritmo y ajustándose a su estilo de vida. Además, el formato totalmente en línea permitirá al profesional acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento mediante un dispositivo con conexión a internet, centrándose solo en su aprendizaje. Asimismo, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento, siempre y cuando tenga un dispositivo con conexión a internet.

Con TECH podrás proyectar tu carrera profesional sin descuidar otros ámbitos de tu vida, por eso te ofrece una enseñanza flexible y adaptada a tus necesidades”

Este Diplomado Internacional en Bases Matemáticas del 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 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

Vídeos motivacionales, casos prácticos, contenidos gráficos y esquemáticos, foros de discusión... Todo lo que necesitas para dar un impulso a tu carrera profesional. No esperes más”

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.

Conseguirás tus objetivos con el acompañamiento de un equipo docente especializado en modelos de redes neuronales y optimización"

Una titulación 100% online con la que obtendrás el conocimiento más amplio y exhaustivo sobre las funciones con múltiples entradas y las derivadas de funciones con entradas múltiples"

El presente temario se ha creado teniendo en cuenta la metodología pedagógica que distingue a TECH, el Relearning. Pioneros en su empleo, esta técnica de aprendizaje garantiza que el especialista obtendrá una experiencia académica más natural y efectiva, reiterando los conceptos más importantes en Bases Matemáticas del Deep Learning a lo largo de todo el programa. De este modo no solo se consigue una asimilación del temario más efectiva, sino también un ahorro considerable en las horas de estudio necesarias para superarlo.

Escoge tus horarios, el ritmo de estudio y el lugar. TECH pone los recursos y te facilita su acceso las 24 horas del día”

Módulo 1. Fundamentos Matemáticos de Deep Learning

1.1. Funciones y Derivadas

1.1.1. Funciones lineales
1.1.2. Derivadas parciales
1.1.3. Derivadas de orden superior

1.2. Funciones anidadas

1.2.1. Funciones compuestas
1.2.2. Funciones inversas
1.2.3. Funciones recursivas

1.3. La regla de la cadena

1.3.1. Derivadas de funciones anidadas
1.3.2. Derivadas de funciones compuestas
1.3.3. Derivadas de funciones inversas

1.4. Funciones con múltiples entradas

1.4.1. Funciones de varias variables
1.4.2. Funciones vectoriales
1.4.3. Funciones matriciales

1.5. Derivadas de funciones con entradas múltiples

1.5.1. Derivadas parciales
1.5.2. Derivadas direccionales
1.5.3. Derivadas mixtas

1.6. Funciones con múltiples entradas vectoriales

1.6.1. Funciones vectoriales lineales
1.6.2. Funciones vectoriales no lineales
1.6.3. Funciones vectoriales de matriz

1.7. Creación de nuevas funciones a partir de funciones existentes

1.7.1. Suma de funciones
1.7.2. Producto de funciones
1.7.3. Composición de funciones

1.8. Derivadas de funciones con múltiples entradas vectoriales

1.8.1. Derivadas de funciones lineales
1.8.2. Derivadas de funciones no lineales
1.8.3. Derivadas de funciones compuestas

1.9. Funciones vectoriales y sus derivadas: Un paso más allá

1.9.1. Derivadas direccionales
1.9.2. Derivadas mixtas
1.9.3. Derivadas matriciales

1.10. El Backward Pass

1.10.1. Propagación de errores
1.10.2. Aplicación de reglas de actualización
1.10.3. Optimización de parámetros

Módulo 2. Principios de Deep Learning

2.1. El Aprendizaje Supervisado

2.1.1. Máquinas de aprendizaje supervisado
2.1.2. Usos del aprendizaje supervisado
2.1.3. Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado

2.2. Modelos de aprendizaje supervisado

2.2.1. Modelos lineales
2.2.2. Modelos de árboles de decisión
2.2.3. Modelos de redes neuronales

2.3. Regresión lineal

2.3.1. Regresión lineal simple
2.3.2. Regresión lineal múltiple
2.3.3. Análisis de regresión

2.4. Entrenamiento del modelo

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Métodos de Optimización

2.5. Evaluación del modelo: Conjunto de entrenamiento versus conjunto de prueba

2.5.1. Métricas de evaluación
2.5.2. Validación cruzada
2.5.3. Comparación de los conjuntos de datos

2.6. Evaluación del modelo: El código

2.6.1. Generación de predicciones
2.6.2. Análisis de errores
2.6.3. Métricas de evaluación

2.7. Análisis de las variables

2.7.1. Identificación de variables relevantes
2.7.2. Análisis de correlación
2.7.3. Análisis de regresión

2.8. Explicabilidad de los modelos de redes neuronales

2.8.1. Modelos interpretables
2.8.2. Métodos de visualización
2.8.3. Métodos de evaluación

2.9. Optimización

2.9.1. Métodos de optimización
2.9.2. Técnicas de regularización
2.9.3. El uso de gráficos

2.10. Hiperparámetros

2.10.1. Selección de hiperparámetros
2.10.2. Búsqueda de parámetros
2.10.3. Ajuste de hiperparámetros

Un Diplomado Internacional elaborado por expertos para que adquieras conocimientos profundos en las Bases Matemáticas del Deep Learning”