Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning
El Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning ofrece una formación integral en las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático y profundo.
A lo largo de toda la formación se ofrece un aprendizaje muy completo sobre redes neuronales de una y múltiples capas, algoritmos de clasificación y sistemas de recomendación. Además, dominarás herramientas líderes como Keras y TensorFlow para implementar soluciones innovadoras en el análisis y procesamiento de datos.
Este diplomado prepara al alumnado para enfrentar retos en sectores como inteligencia artificial, ciencia de datos y aplicaciones comerciales, especializándolos en el desarrollo de modelos predictivos y sistemas inteligentes que impactan positivamente en diversos ámbitos.
Duración
150
horas
A quién va dirigido
Este Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning está diseñado para profesionales de tecnologías de la información, ciencia de datos, ingeniería y estudiantes avanzados que buscan especializarse en Deep Learning. También está dirigido a emprendedores y líderes tecnológicos interesados en implementar inteligencia artificial.
Aprenderás a
El Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning te prepara para liderar proyectos de Deep Learning, desde la concepción de modelos predictivos hasta la implementación de redes neuronales avanzadas. Podrás diseñar sistemas de recomendación, optimizar redes multicapa y aplicar soluciones innovadoras en ciencia de datos utilizando herramientas como Python, Keras y TensorFlow, contribuyendo al desarrollo de tecnologías inteligentes.
Campo Laboral
Al completar este Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning podrás trabajar en ámbitos como la ciencia de datos, especialista en inteligencia artificial, predictive systems analyst, análisis de redes neuronales o estrategia de aprendizaje profundo en sectores como tecnología, finanzas, salud, marketing y empresas emergentes de innovación tecnológica.
Plan de estudios
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
- Introducción
- Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
- Ejemplos de aprendizaje automático
- Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
- El futuro del aprendizaje automático
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
- Introducción
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
- Introducción
- Filtrado colaborativo
- Clusterización
- Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN
- Clasificadores
- Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
- Componentes
- Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN
- Introducción
- El proceso de paso de DSS a IDSS
- Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
- Aprendizaje profundo
- Entorno de Deep Learning con Python
- Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES
- Redes neuronales
- Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES DE UNA SOLA CAPA
- Perceptrón de una capa y multicapa
- Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES MULTICAPA
- Tipos de redes profundas
- Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
- Entrada y salida de datos
- Entrenar una red neuronal
- Gráficos computacionales
- Implementación de una red profunda
- El algoritmo de propagación directa
- Redes neuronales profundas multicapa
También te puede interesar