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

DIGITAL SCHOOL, S.L.U. (en adelante, “KSCHOOL”), tratará los datos de carácter personal que usted ha proporcionado con la finalidad de atender a su solicitud de inscripción, así como para mantenerle informado de nuestra actividad. Usted podrá revocar el consentimiento otorgado, así como ejercitar los derechos reconocidos en los artículos 15 a 22 del Reglamento (UE) 2016/679, mediante solicitud dirigida en c/ Almansa 101 – 28040 Madrid, o a la siguiente dirección de correo electrónico: lopd@kschool.com, adjuntando copia de su DNI o documentación acreditativa de su identidad. Si lo desea puede consultar información adicional y detallada sobre protección de datos pinchando aquí.

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

Aprenderás los fundamentos de las arquitecturas más importantes de Deep Learning
Aprenderás a enterar estas arquitecturas entendiendo su optimización, regularización, etc.
Aplicarás deep learning para el reconocimiento, segmentación y generación imágenes.
Te especializarás en NLP estadístico y neuronal para la clasificación, traducción o generación de textos.
Aprenderás los fundamentos y aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
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

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

Juan Ramón Duque

Senior Data Scientist en Vodafone

Leonardo Baldassini

Data Scientist en BBVA Data & Analytics

Rafael Hernández

Data Science Manager en BBVA Data & Analytics

Ricardo Guerrero

Lead Data Scientist en BBVA Next Technologies

Formas de pago y financiación

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Pago Único

5% de descuento del precio final

Pago aplazado

Hasta 3 cuotas sin intereses

Financiación con KSchool

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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

"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."

"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."

"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."