Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos surge como un componente esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial y su importancia actual. Fusionando la potencia de Python con las bibliotecas más especializadas en esta temática como Keras y TensorFlow, esta formación aborda la creciente demanda de profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar redes neuronales. Comenzando desde los conceptos fundamentales y dirigiéndose hasta la aplicación práctica en Data Mining, este programa formativo proporciona una perspectiva exhaustiva de cómo el Deep Learning impulsa la interpretación y extracción de patrones en grandes conjuntos de datos que permitan la toma de decisiones informadas.
Duración
150
horas
A quién va dirigido
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos está diseñada para profesionales de la informática, analistas de datos y científicos/as de datos que buscan profundizar en el aprendizaje profundo. Además, es idóneo para estudiantes avanzados/as con conocimientos previos en Python y aprendizaje automático.
Aprenderás a
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos te prepara para enfrentar desafíos complejos en el análisis de datos, permitiéndote aplicar técnicas de Deep Learning de manera efectiva. Al finalizar, tendrás capacidad para diseñar y entrenar redes neuronales avanzadas, implementar estrategias de aprendizaje y aplicar modelos de Data Mining en entornos diversos que manejen datos masivos.
Campo Laboral
Al completar este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos tendrás la preparación necesaria para desempeñar roles cruciales en la era de la inteligencia artificial, como científico/a de datos, en ingeniería de aprendizaje profundo, analista de minería de datos, y especialista en inteligencia artificial en diversos sectores como finanzas, salud, marketing y tecnología.
Plan de estudios
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de textos y Web Mining
- Data mining y marketing
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