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200 horas
Modalidad Abierta
Conviértete en un experto en Deep Learning, aún no sabes qué es el Deep Learning? el Deep Learning es parte de la Inteligencia Artificial IA, una subdisciplina del campo de la informática, que busca simular comportamientos inteligentes a través de la creación de máquinas, el Deep Learning imita la conectividad del cerebro humano, clasificando conjuntos de datos y encontrando correlaciones entre ellos, el Deep Learning tiene la capacidad de jerarquizar el aprendizaje, procesando la información por niveles.
En un primer nivel, se aprenden datos más concretos y luego, en los niveles posteriores se utilizan los datos aprendidos previamente para entender conceptos más abstractos.
Automatización de tareas repetitivas: Con Power BI puedes automatizar la extracción y actualización de datos, lo que ahorra tiempo y reduce errores en el proceso.
Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning.
Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
Liderar proyectos como experto en machine learning.
Las empresas más comunes que buscan a estos especialistas son:
Empresas de consultoría.
Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos.
Empresas de Banca y Finanzas.
Empresas del sector retail.
En industria (IoT).
Empresas del sector salud.
Empresas de energía.
Empresas de logística y transporte.
Empresas de sector seguros.
Acceso a Bolsa de Empleo
Dirigido a:
Científicos de datos y analistas que quieran especializarse en Deep Learning.
Consultores de Inteligencia Artificial que quieran progresar en su carrera profesional aprendiendo las técnicas más punteras de Deep Learning.
Desarrolladores Big Data que quieran trabajar en proyectos de Deep Learning.
Becarios de Ciencia de datos que quieran adquirir conocimientos avanzados que les ayude progresar en su carrera profesional.
Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Deep Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
Entender y saber aplicar los algoritmos de Deep Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales de Big Data/Ciencia de datos que impliquen técnicas de Deep Learning.
Módulo 1: Nociones teóricas iniciales
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas
Programación en Python
Linux Shell essentials
Visión general de las herramientas Cloud disponibles
Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib¿
Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización¿)
Módulo 3: Deep Learning
Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo
Regresión Lineal y Regresión Logística
Perceptrones multi capa (MLP)
Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en GPU/TPU
Redes Convolucionales (CNN)
Redes Recurrentes (RNN)
Auto-Encoders
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Deep Reinforcement Learning (DRL)
Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch¿
Claustro de profesores:
Daniel Martínez García
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de ID en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.
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