Curso Curso de Especialización en Deep Learning

Clases online en directo con nuestros profesores. Acceso posterior a la grabación de las clases

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Modalidad Online

Duración 100h

Otoño 2023 V: 18 a 20:30h / S: 9 a 11:30h

Bonificable FUNDAE

    Información sin compromiso

    Descripción del curso

    En 2023 no es suficiente con crear un buen producto digital. Es necesario entender cómo y por qué crecen parar conseguir que escalen y generen resultados de negocio. En este curso aprenderás cuáles son los fundamentos del deep learning y el uso de técnicas de aprendizaje no supervisado y de reinforcement learning. Estudiarás desde el uso de autoencoders hasta la optimización y regularización avanzada, pasando por las redes convolucionales para aplicaciones de procesamiento de imagen, y redes recurrentes para series temporales y NLP. Todo ello, de forma práctica y con diferentes usos, que te ayudarán a poner en valor lo estudiado en clase.

    A quién va dirigido

    Se trata de un curso especializado dirigido a data scientists u otros perfiles profesionales con experiencia previa en machine learning y sólidos conocimientos de programación.

    Objetivos

    1. Aprenderás los fundamentos de las arquitecturas más importantes de Deep Learning
    2. Aprenderás a enterar estas arquitecturas entendiendo su optimización, regularización, etc.
    3. Aplicarás deep learning para el reconocimiento, segmentación y generación imágenes.
    4. Te especializarás en NLP estadístico y neuronal para la clasificación, traducción o generación de textos.
    5. Aprenderás los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
    6. Trabajarás la puesta en producción de modelos de Deep learning en Google Cloud

    Salidas profesionales

    • Deep Learning Specialist
    • Machine Learning Engineer
    • Head of Data Science
    • Deep Learning Researcher

    Plan de formación

    01. Introducción al deep learning

    • Introducción al deep learning

    • Deep learning vs. Machine learning: ¿cuándo debo usar qué?

    • Introducción a Keras (API secuencial y funcional)

    • Aprendizaje no supervisado con Autoencoders

    • Stacks de autoencoders

    • Autoencoders variacionales

    • ¿Qué es una convolución? Aprovechando patrones locales

    • Redes convolucionales aplicadas a procesamiento de imagen

    • Ejemplos varios: Reconocimiento de captcha, fingerprint, emociones faciales, etc

    • ¿Cómo desplegar un modelo de Deep Learning en producción?

    • CPU vs GPU vs TPU. Deep learning distribuido en la nube pública

    • Stochastic gradient descent, Backpropagation.

    • Overfitting y underfitting. Regularización tradicional: Lasso y ridge. Regularización en redes: max norm, drop out, etc.

    • Optimización avanzada: batch-normalization, Selu, etc.

    • Hyperparameter tuning. Cogiendo manos con las redes neuronales.

    • Bayesian Deep Learning: Añadiendo intervalos de confianza a una red neuronal.

    • RNN y series temporales

    • Sequence-to-sequence models aplicados a series temporales

    • Detección de anomalías en secuencias

    • Representaciones vectoriales y embeddings

    • Procesado de secuencias de texto con RNNs

    • Attention y Transformers

    • Introducción al reinforcement learning tradicional, comparación con multiarmed bandits

    • Q-Learning

    • Deep reinforcement learning: Alpha-go

    • GANs: Aprendizaje no supervisado II

    • Modelos de atención en imágenes

    Estudia donde quieras

    Online

    Clases online en directo, que te permitirán vivir la experiencia presencial desde casa: un profesor/a se conectará en directo para impartir su clase, responder dudas y proponer ejercicios prácticos. Y si lo necesitas, tienes acceso en diferido a la grabación de todas las clases.

    Profesores

    Estos son los profesores que te acompañarán en este curso:

    Juan Arévalo

    Senior Data Scientist en Nextail

    Israel Herraiz

    Strategic Cloud Engineer en Google

    Guillermo Ribeiro

    Senior Data Scientist en Cepsa

    Formas de pago y financiación

    Reserva tu plaza por 500€

    Pago Único

    5% de descuento del precio final

    Pago aplazado

    Hasta 3 cuotas sin intereses

    Financiación con KSchool

    Estudiamos tu caso para ofrecerte la mejor financiación

    Ayudas y Becas para alumnos y empresas

    Bonificable con FUNDAE

    Todos nuestros cursos son bonificables a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE, antigua FUNDACIÓN TRIPARTITA). Si estás interesado coméntanoslo al hacer tu inscripción. Desde KSchool nos encargamos de la gestión para cursos o másteres de más de 60 horas.

    Gran cantidad de nuestros alumnos ya están trabajando gracias a nuestra Bolsa de Empleo

    Esto dicen nuestros alumnos

    AF

    Andrea Falcón

    Data Scientist en BBVA AI Factory

    "En general estoy muy contenta con el curso, me ha resultado de utilidad para mi trabajo. Los contenidos del curso son interesantes, la plataforma funciona bien y los profesores han sido muy atentos en todo momento."

    RO

    Roberto Otero

    Data Scientist en El Arte de Medir by Ibermática

    "El curso me ha aportado muchísimo. En mi día a día en el mundo laboral, con las cosas que pueden hacer las redes neuronales puedo mejorar bastante mis proyectos y adentrarme en otros. Sin este curso no habría podido desempeñar gran parte del trabajo."

    DI

    Daniel Isidro

    Data Scientist en TD SYNNEX

    "Me ha parecido un curso muy completo sobre DL, que empieza desde cero, y que explora muchos temas relacionados. Los profesores muy didácticos y profesionales, demuestran tener conocimientos prácticos sobre su tema."

    Nuestros alumnos trabajan en

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