Modalidad
Online
Duración - Créditos
200 horas
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Profesionales
Docentes especializados
Acompañamiento
Personalizado
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO?
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL APRENDIZAJE PROFUNDO POR REFUERZO
UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DEL APRENDIZAJE PROFUNDO
Opiniones
Lo que dicen nuestros alumnos:
Patricia Martín
Madrid
Más de lo esperado.
Jaime R.
Castellón
Trabajo de manera autónoma y realizar este curso de deep learning me ha hecho dar el empujón profesional que necesitaba.
Gabriel T.
Granada
Gracias a Euroinnova he podido adquirir estos conocimientos y titularme en tiempo récord. La titulación me ha ayudado a mejorar en mi puesto de trabajo.
Alba F.
Valencia
La plataforma virtual es bastante sencilla de utilizar. Eso ha hecho que haya realizado mis estudios cómodamente, siempre con la ayuda de mi tutora, que ha sido excepcional.
Felipe T.
Jaén
Sobre todo, valoro la oportunidad de haberme podido formar a mi ritmo. Si no es por la metodología online del curso, no hubiera podido acreditarme.
Plan de estudios
Titulación de curso de deep learning
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
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Curso de Deep Learning
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Especialízate en deep learning
Cuando hacemos referencia a este concepto hablamos de un aprendizaje con profundidad, tiene su principio en el machine learning, sirviéndose de una disposición de datos y de informaciones. Tras diversas capas de procesos contando con una serie de algoritmos, se puede lograr que un ordenador de forma autónoma vaya llevando a cabo actividades equivalentes a las que hace la mente humana. Algunas de las actividades son: identificación de imágenes o incluso reconocer la voz.
Funcionamiento de Deep Learning
Los algoritmos que citábamos con anterioridad se llevan a cabo como una especie de neuronas estructuradas simulando una serie de escalones: la entrada, oculta y la salida. Las informaciones acceden por la primera capa, en esta primera capa encontramos varias de esas “neuronas” que comienzan su actividad dependiendo del tipo de datos. Dentro de las capas ocultas, se procesan las informaciones y, por último, en la capa de salida se determina la tipología de la letra.
¿Qué aplicaciones tiene Deep Learning?
- Visión artificial. Esta aplicación consiste en reconocer el rostro, objetos, imágenes, etc.
- Análisis de predicción. El examen predictivo puede llevar a cabo una serie de cuestiones más concreta, brindando resultados dentro de las entidades, así como la evolución de los negocios o cada una de las necesidades.
- Asistencia virtual. Son personas virtuales que llevan a cabo y entienden las voces en el lenguaje natural y son capaces de adquirir conocimientos con el paso del tiempo.
- Chatbots. Son empleados para la asistencia a los consumidores y a los clientes. Asimismo, sirve para solventar algunas adversidades.
- Robots. En este caso hablamos de realizar actividades muy similares a las que van realizando los seres humanos.
- Salud. Gracias a este tipo de aplicaciones se pueden detectar posibles afecciones y, además, se puede realizar un diagnóstico por ordenador.
- Noticias. En este caso hablamos de noticias siguiendo los gustos de las personas, esto podemos percibirlo también cuando vemos anuncios, por ejemplo en las redes sociales.
- Música. Es una máquina que se pueden aprender notas, pentagramas y estructuras musicales que hacen posible la popularidad de las canciones. Asimismo, esta aplicación puede crear sus propias composiciones.
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Si te interesa este sector y quieres seguir profundizando sobre las diferencias del deep learning y el machine learning, te recomendamos el siguiente post de nuestro blog: Diferencias entre deep learning y machine learning
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