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 2024 V: 18 a 20:30h / S: 9 a 11:30h

Bonificable FUNDAE

5% de descuento Hasta el 31 de octubre

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    Domina el uso del Deep Learning

    A lo largo del curso online de Deep Learning de KSchool, te sumergirás en los fundamentos del Deep Learning, explorando tanto los conceptos básicos como los más avanzados, incluyendo el Aprendizaje no Supervisado y el Reinforcement Learning.

    Aprenderás a utilizar autoencoders para el procesamiento de información, además de dominar técnicas avanzadas de optimización y regularización. Sumérgete en el emocionante mundo de las redes convolucionales, que te permitirán aplicar el Deep Learning al procesamiento de imágenes, así como en las redes recurrentes, ideales para el análisis de series temporales y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

    En este curso, también te adentrarás en los transformers, comprenderás su funcionamiento y aprenderás a trabajar con redes generativas y grandes modelos de lenguaje (LLMs). Todo el contenido está diseñado con una perspectiva aplicada, lo que significa que programarás y realizarás ejercicios prácticos que te ayudarán a consolidar tus habilidades. Además, te enseñaremos cómo poner en producción estos modelos, para que puedas aprovechar todo su potencial.

    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: aprende los fundamentos del aprendizaje automático y aprendizaje profundo

    1. Aprender los fundamentos de las arquitecturas clave del Deep Learning, así como la forma de entrenarlas, comprendiendo su optimización y regularización.
    2. Aplicar Deep Learning aplicado al reconocimiento, segmentación y generación de imágenes.
    3. Explorar el fascinante mundo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) a través de redes neuronales que permiten la clasificación, traducción o generación de textos.
    4. Profundizar en el funcionamiento de las redes generativas y sumérgete en la práctica con los grandes modelos de lenguaje.

    Salidas profesionales: conviértete en Machine Learning Engineer

    • Machine Learning Engineer
    • Data Engineer
    • Deep Learning Engineer
    • NLP Experto
    • Computer Vision Expert
    • Head of Data Science

    Plan de formación: ¿Qué voy a estudiar en el Curso de Deep Learning?

    01. Introducción al deep learning

    • Introducción al deep learning

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

    • 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 la sredes 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

    • Working with Large Language Models

    • GANs: Aprendizaje no supervisado

    • Modelos de atención en imágenes

    • Introducción al reinforcement learning tradicional, comparación con multiarmed bandits

    • Q-Learning

    • Deep reinforcement learning: Alpha-go

    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:

    Guillermo Ribeiro

    Lead Data Scientist en TomTom

    Juan Arévalo

    Senior Data Scientist en Nextail

    Israel Herraiz

    Strategic Cloud Engineer en Google

    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

    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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