Diplomado en redes neuronales y deep learning

Diplomado en Redes Neuronales y Deep Learning

Aprende sobre las redes neuronales y deep learning con el siguiente diplomado online que ponemos a tu disposición. Estudia sobre las redes neuronales de una capa o multicapa, así como el desarrollo de algoritmos para clasificar y diseñar sistemas de recomendación. Disfruta de la metodología 100% online gracias a Euroinnova International Online Education. 

Con el Diplomado en Redes Neuronales y Deep Learning vas a poder desarrollar tus competencias en el uso de estas técnicas y herramientas tecnológicas, logra aplicar algoritmos de clusterización, técnicas de extracción de datos, gráficos computacionales o algoritmos de propagación directa. Todo esto es posible gracias a la formación de Euroinnova International Online Education.

¿En qué consisten las redes neuronales?

En esta formación conocerás de forma avanzada en qué consiste una red neuronal, este es un programa de machine learning capaz de tomar decisiones siguiendo las técnicas del cerebro humano, intentando asimilarse a este. Para ello se utilizan procesos de imitación de neuronas biológicas para que sean capaz de identificar fenómenos, valorar diferentes opciones y tomar una decisión basándonos en las conclusiones a las que se lleguen. 

Las redes neuronales están compuestas por diferentes capas de nodos, estas son las denominadas como neuronas artificiales, en la primera capa se introducen los datos, luego existen diferentes capas intermedias donde se procesan y por último existe una capa de salida donde se toma la decisión. Los nodos se encuentran interconectados entre sí, para que se produzca la salida en cualquiera de los nodos individuales deberá de superarse el valor específico, activándose el siguiente nodo y recibiendo los dato. Si no se consigue el umbral no se pasará el dato al siguiente nodo. 

Las redes neuronales necesitan bases de datos para entrenarlas y que vayan aprendiendo, gracias a este entrenamiento se consigue un aumento en la precisión en la toma de decisiones, por lo que, cuanto más entrenamiento y paso del tiempo exista, mejores serán las decisiones y la precisión de estas. Ejemplo de estas redes neuronales es el algoritmo de búsqueda de Google, uno de los más entrenados al trabajar constantemente con millones de datos. 

Las redes neuronales pueden ser ANN (Redes Neuronales Artificiales) o SNN (Redes Neuronales Simuladas). Todo esto se convierte en un subconjunto del machine learning y uno de los núcleos de los modelos de deep learning. 

¿Cómo funciona el deep learning?

Cuando nos referimos al deep learning estamos hablando de un sistema que utiliza las redes neuronales anteriormente mencionadas, utilizando el sistema multicapa o también denominado como las redes neuronales profundas, tomando decisiones de manera similar al cerebro humano. Los modelos de deep learning tratan de impulsar la mayoría de las aplicaciones de Inteligencia Artificial en la actualidad. 

La principal diferencia entre el deep learning y el machine learning se trata de una estructura de la arquitectura de red neuronal subyacente. Las redes neuronales tienen como finalidad identificar, clasificar y descripción con una elevada precisión en los objetos de los datos que se le proporcionan. Para que se ejecuten los modelos de deep learning tienen la necesidad de una potencia informática muy elevada, para ello se necesitan GPU con un alto rendimiento, siendo capaces de realizar cálculos en varios núcleos al realizar estas acciones en grandes volúmenes. Normalmente, los software encargados de implementar las aplicaciones de deep learning se codifican con los sistemas de aprendizaje como JAX, PyTorch o TensorFlow. Esta última herramienta, junto a Keras, serán vistas a lo largo del temario que verás a lo largo del Diplomado Redes Neuronales y Entrenamiento Deep Learning Online.

¿Qué tipos de deep learning podemos encontrar?

• CNN, estas redes neuronales convolucionales suelen ser utilizadas en la visión artificial, es decir, en trabajo con imágenes, siendo capaces de determinar características y patrones dentro de archivos multimedia, gracias a este tipo específico de red neuronal. 
• RNN, en este caso de las redes neuronales recurrentes, suelen ser utilizadas en aplicaciones de lenguaje natural o reconocimiento de voz. Para ello se utilizan datos de series temprales para que puedan hacerse predicciones sobre los resultados que se pueden encontrar en el futuro. 

En este momento vas a poder desarrollar tu carrera laboral, mejorar notablemente en el sector informático y aprender sobre machine learning, deep learning y redes neuronales con el Diplomado Redes Neuronales y Deep Learning Online. 

¡Te esperamos en Euroinnova International Online Education!