Modalidad
Online
Duración - Créditos
200 horas
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Centro Líder
formación online
Acompañamiento
Personalizado
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPA
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Plan de estudios
Titulación de diplomado en deep learning
Claustro docente
Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial
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Diplomado en Deep Learning
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Concepto de Deep Learning
El Deep Learning consiste en la disciplina derivada del machine learning que consiste en entender el cerebro de los individuos para desarrollar algoritmos que desarrollen un aprendizaje de los procesos y así puedan desempeñar funciones complejas. En definitiva, consiste en los diferentes aspectos que mencionaré a continuación:
- Redes Neuronales Artificiales (ANNs). Uno de los aspectos de mayor importancia en el deep learning son las redes neuronales artificiales, que son prácticamente modelos matemáticos que toman como base la estructura y funcionamiento de las neuronas del cerebro. Se trata de capas de nodos interconectados, que al igual que las neuronas, procesan y transmiten información.
- Redes Neuronales Profundas (DNNs). Por otra parte, estas son redes neuronales con numerosas capas entre la capa de entrada y la de salida. Las capas intermedias permiten el correcto funcionamiento.
- Aprendizaje Supervisado. Esto es la utilización de conjuntos de datos para que los parámetros de entrada coincidan con los de las salidas
- Aprendizaje No Supervisado. Este es, a diferencia del anterior, el que tiene lugar cuando el modelo se ejecuta a través de datos no etiquetados y se lleva a cabo una búsqueda de patrones y estructura sin contar con la información de salida
- Aprendizaje por Reforzamiento. Este aprendizaje consiste en la interacción del modelo con el entorno. En este caso se toman decisiones y reciben recompensas dependiendo del desempeño alcanzado.
- Arquitecturas específicas. Por otra parte, esto hace referencia a todo lo relacionado con las redes neuronales convolucionales, o referentes a las tareas de visionado de computadoras, o las redes neuronales recurrentes, empleadas en el procesamiento de frecuencias
Aplicaciones del Deep Learning
A continuación, mencionaré algunas de las principales aplicaciones de esta actual disciplina.
- Reconocimiento de imágenes. Respecto a las redes neuronales convolucionales, estas son las mayoritariamente empleadas para actividades como el reconocimiento fácil, detección de objetos y clasificación de imágenes, desde sistemas altamente seguros con protección biométrica hasta aplicaciones para asistencia a la conducción capaces de identificar peatones y señales de tráfico
- Sistemas de CEU - Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos. Estos sistemas consisten en cualquier tipo de tareas automáticas como la traducción de textos automáticamente, análisis de sentimientos, ETC.
- Reconocimiento de voz. Desde sistemas de reconocimiento de voz como Siri de Apple y Alexa de Amazon, que utilizan todo tipo de redes neuronales para conseguir generar el habla a través de los dispositivos electrónicos.
- Medicina y Diagnóstico Médico. Otro de los ámbitos donde esta disciplina es altamente empleada es en la interpretación de todo tipo de imágenes médicas, como tomografías computarizadas o resonancias magnéticas.
- Conducción Autónoma. También es de vital importancia en el ámbito de los vehículos, donde podrá ser utilizado para la detección de obstáculos, identificación de señales de tráfico y la correcta planificación de rutas.
- Finanzas. En el ámbito financiero, deep learning será clave para analizar correctamente los riesgos, así como el trading algorítmico, y cualquier posible necesidad de detectar cualquier posible fraude en transacciones financieras.
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