Curso de Experto en Deep Learning

Con este curso de Programa Experto en Deep Learning aprenderás al manejo de herramientas como Tensorflow y Keras para poder implementar sistemas de aprendizaje profundo.

Módulo 1: introducción y fundamentos.

• Introducción al aprendizaje profundo.
• Entornos para Deep Learning.
• Introducción a Python.
• Tensorflow y Keras.

Módulo 2: redes neuronales estrechas y profundas.

• Neurona. MLP. Algoritmos y Ejemplos de Aplicación con Tensorflow/Keras.
• Taller de MLP. Aplicación en audio/imágenes/series temporales.
• Autoencoders. Taller en Tensorflow/Keras.
• Deep Feedforwards Networks. Taller en Tensorflow/Keras.

Módulo 3: redes convolucionales y modelos con memoria.

• Convolutional Networks. Taller en TensorFlow/Keras.
• Recurrent and Recursive Networks en Tensorflow/Keras.

Módulo 4: redes convolucionales y modelos con memoria.

• Aplicaciones en imágenes.
• Transfer Learning con Tensorflow/Keras.
• Aplicaciones en texto.
• Aplicaciones en series temporales/audio.

Módulo 5: modelos generativos y de aprendizaje reforzado PROFUNDOS.

• GAN en Tensorflow/Keras.
• (Deep) Reinforcement Learning.
• Transfer Learning en NLP

Módulo 6: trabajos de alumnos/cierre del programa.

• Desarrollo de un caso práctico de Deep Learning (alumnos).
• Presentaciones Proyectos Alumnos.
• Cierre del programa. El futuro de Deep Learning.

Físicos, Matemáticos, Ingenieros, Estadísticos y Financieros con conocimientos de programación. Si se tiene otro perfil, pero se tienen conocimientos matemáticos y de programación se puede realizar el programa pero es conveniente entrevista previa con el director académico.
Así mismo, aquellos alumnos que hayan cursado el Máster Executive en BI y Big Data o el Máster en Data Science para Profesionales, podrán realizar este programa con garantías.

• Implementar y diseñar modelos neuronales (estrechos y profundos) para la resolución de problemas de modelización/ clasificación.
• Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, vídeo y texto.
• Diseñar modelos generativos adversariales para la generación de datos (nuevas imágenes diseñadas artificialmente).
• Implementar sistemas de aprendizaje reforzado profundo para la optimización a largo plazo de toma de decisiones secuenciales con aplicaciones en marketing y administración de fármacos.
• Diseñar e implementar sistemas avanzados de predicción de series temporales aplicándolas en diferentes campos del conocimiento.

Desde MBIT School ponen a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecen ayudas económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También cuentan con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.