Diplomado en Deep Learning
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    Presentación

    El Diplomado en Deep Learning te ofrece la oportunidad de adentrarte en uno de los campos más dinámicos y de mayor crecimiento en la actualidad. La inteligencia artificial y, en particular, el deep learning están revolucionando industrias enteras, desde la medicina hasta el entretenimiento. La demanda de profesionales capacitados en esta área es más alta que nunca, y las empresas buscan expertos que puedan implementar algoritmos avanzados y redes neuronales para resolver problemas complejos. Este curso está diseñado para brindarte las habilidades necesarias en el manejo de herramientas como Python, Keras y TensorFlow, permitiéndote construir modelos de aprendizaje profundo que impacten de manera significativa en tu carrera. Al finalizar, estarás preparado para afrontar los retos que presenta el sector y contribuir a su evolución. ¡No dejes pasar la oportunidad de ser parte de esta transformación digital!
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El curso de Diplomado en Deep Learning te prepara para afrontar desafíos en el ámbito de la inteligencia artificial. Aprenderás a implementar algoritmos y a trabajar con redes neuronales, tanto de una sola capa como multicapa. Al finalizar, serás capaz de diseñar y construir modelos de deep learning utilizando herramientas como Python, Keras y TensorFlow. Esto te permitirá desarrollar soluciones innovadoras y eficaces, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones en entornos profesionales.
    Objetivos
    - Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su impacto en diversas áreas de aplicación. - Identificar y clasificar los distintos tipos de inteligencia artificial y sus características principales. - Analizar algoritmos aplicados a la inteligencia artificial y su relevancia en la toma de decisiones. - Desarrollar modelos de redes neuronales utilizando técnicas de deep learning y sus arquitecturas. - Implementar deep learning con herramientas como Python, Keras y TensorFlow para resolver problemas reales. - Evaluar el rendimiento de sistemas neuronales y ajustar parámetros para optimizar resultados. - Diseñar y construir redes neuronales artificiales que se adapten a distintos tipos de datos y problemas.
    A quién va dirigido
    El Diplomado en Deep Learning está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico, la informática y áreas afines que deseen ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial. Este curso ofrece una introducción accesible a conceptos clave como redes neuronales y algoritmos aplicados, utilizando herramientas como Python, Keras y TensorFlow. Ideal para quienes buscan actualizarse en un campo en constante evolución y aplicar técnicas de aprendizaje profundo en sus proyectos.
    Salidas Profesionales
    - Especialista en Deep Learning - Ingeniero de datos con enfoque en IA - Investigador en inteligencia artificial - Desarrollador de aplicaciones de machine learning - Consultor en automatización de procesos - Analista de datos con técnicas de redes neuronales - Responsable de proyectos de IA en empresas tecnológicas - Formador en herramientas de Deep Learning - Científico de datos con dominio en Keras y TensorFlow - Arquitecto de sistemas de inteligencia artificial
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Introducción a la inteligencia artificial
    2. Historia
    3. La importancia de la IA

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Tipos de inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS DE ELECCIÓN

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMAS NEURONALES

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES DE UNA SOLA CAPA

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

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. REDES MULTICAPA

    1. Tipos de redes profundas

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. 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

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. CONSTRUCCIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

    1. Construir Perceptrones Multicapa (MLP)
    2. Construir redes neuronales convolucionales (CNN)
    3. Construir redes neuronales recurrentes (RNN)
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
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