Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning
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    Diplomado en Redes Neuronales y Entrenamiento en Deep Learning

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    Presentación

    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.
    Qs World University Rankings

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    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.
    Objetivos
    - Comprender los fundamentos del aprendizaje automático y su relación con el Deep Learning. - Aplicar algoritmos de clusterización y técnicas de extracción de datos. - Diseñar y desarrollar sistemas de recomendación efectivos y adaptativos. - Implementar redes neuronales con herramientas como Keras y TensorFlow. - Entrenar y optimizar redes neuronales multicapa para resolver problemas complejos. - Crear gráficos computacionales para visualizar resultados del Deep Learning. - Utilizar el algoritmo de propagación directa en el entrenamiento de modelos avanzados.
    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.
    Salidas Profesionales
    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.
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

    1. Aprendizaje profundo
    2. Entorno de Deep Learning con Python
    3. Aprendizaje automático y profundo

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. SISTEMAS NEURONALES

    1. Redes neuronales
    2. Redes profundas y redes poco profundas

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES DE UNA SOLA CAPA

    1. Perceptrón de una capa y multicapa
    2. Ejemplo de perceptrón

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. REDES MULTICAPA

    1. Tipos de redes profundas
    2. Trabajar con TensorFlow y Python

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

    1. Entrada y salida de datos
    2. Entrenar una red neuronal
    3. Gráficos computacionales
    4. Implementación de una red profunda
    5. El algoritmo de propagación directa
    6. Redes neuronales profundas multicapa
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
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