Tendrás a tu disposición un Campus Virtual disponible las 24 horas del día, sin adaptarte a horarios preestablecidos ni a horarios impuestos que no se adaptan a ti” 

Las Redes Neuronales en Deep Learning son una herramienta imprescindible para el procesamiento de datos y la resolución de problemas complejos en Ingeniería. Su capacidad para aprender y adaptarse a diferentes situaciones las hace ideales para tareas como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y la toma de decisiones en tiempo real. Además, su utilización en campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural ha dado lugar a importantes avances en la tecnología, como el reconocimiento facial y la traducción automática. 

Ante esta realidad, esta titulación académica de TECH surge como respuesta a la creciente demanda de profesionales altamente capacitados en esta área. Este programa ha sido diseñado específicamente para proporcionar una capacitación sólida en el uso de las Redes Neuronales en Deep Learning, con un enfoque en su aplicación práctica en diferentes campos de la Ingeniería. Los estudiantes tendrán la oportunidad de aprender herramientas de última generación como Tensorflow y Keras, y adquirirán las habilidades necesarias para diseñar, implementar y optimizar modelos de Redes Neuronales para resolver problemas del mundo real. 

Por ello, este programa completo creado por TECHse basa en la metodología Relearning para facilitar el aprendizaje del estudiante mediante la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales. De esta manera, el egresado adquirirá las habilidades necesarias ajustando el estudio a su ritmo de vida. Además, el formato en línea permitirá al profesional acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier lugar y en cualquier momento, sin necesidad de realizar desplazamientos ni ajustarse a un horario preestablecido. Además, podrá acceder a los contenidos teórico-prácticos en cualquier momento y lugar, siempre que tenga un dispositivo con conexión a internet. 

TECHbusca proyectar tu carrera profesional sin descuidar otros ámbitos de tu vida, por eso te ofrece una enseñanza flexible y adaptable a tus necesidades”   

Este Diplomado en Redes Neuronales en Deep Learning contiene el programa 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 

Podrás descargar todo el contenido a cualquier dispositivo electrónico desde el Campus Virtual y consultarlo siempre que lo necesites, incluso sin conexión a internet”   

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.   

Obtendrás un aprendizaje exhaustivo con la última metodología aplicada a enseñanzas académicas, el  Relearning de TECH”    

 Impulsa tu carrera profesional con una titulación universitaria en la que te sumergirás en la transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales” 

El temario actual ha sido diseñado considerando la metodología pedagógica que caracteriza a TECH, conocida como Relearning. Siendo pioneros en su uso, esta técnica de aprendizaje asegura que el profesional tenga una experiencia académica más natural y efectiva al reiterar los conceptos más importantes en Redes Neuronales en Deep Learning en todo el programa. Esto no solo conduce a una mejor asimilación del temario, sino que también se logra una significativa reducción en el número de horas de estudio requeridas para completar el Diplomado. 

Un plan de estudios que te dotará de las habilidades necesarias para establecer una métrica o una función de pérdida en entrenador y optimizador” 

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

Un programa exhaustivo diseñado por expertos para que adquieras conocimientos profundos en Redes Neuronales del Deep Learning”