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Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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Becas y Financiación
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sin intereses
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Alumnos

Plan de estudios de Diplomado en deep learning

CEU - DIPLOMADO EN DEEP LEARNING. ¿A qué estás esperando? Consigue todos tus objetivos al mejor precio con Euroinnova International Online Education y disfruta de la mejor formación de manera 100% Online. Da el impulso que tu carrera profesional necesita con este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos. 

Resumen salidas profesionales
de Diplomado en deep learning
En este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos te sumergirás en el mundo del aprendizaje profundo y conocerás la importancia que tiene el Deep Learning en la aplicación en la minería de datos. comprenderás los fundamentos del aprendizaje profundo y su diferencia con el aprendizaje automático. Aprenderás a utilizar herramientas como Python, Keras y TensorFlow para poder desarrollar redes neuronales profundas (deep learning) y resolver problemas complejos y avanzados en el campo de análisis de datos. Descubrirás cómo la minería de datos se utiliza en áreas como marketing, análisis de texto y Web Mining. Prepárate para adquirir habilidades avanzadas en inteligencia artificial y potenciar tu carrera en el campo de la ciencia de datos
Objetivos
de Diplomado en deep learning
- Dominar el uso de Python, Keras y TensorFlow para construir redes neuronales profundas. - Aprender sobre los distintos tipos de redes profundas y cómo se aplican en diversas áreas. - Explorar estrategias de aprendizaje, como la propagación directa y el entrenamiento de redes neuronales. - Familiarizarte con la minería de datos y el proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases). - Aplicar técnicas de Data Mining para analizar grandes volúmenes de datos y obtener información valiosa.
Salidas profesionales
de Diplomado en deep learning
Como egresado del Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos, podrás desempeñarte como científico de datos, analista de datos, ingeniero de machine learning o desarrollador de inteligencia artificial. También tendrás la posibilidad de trabajar en proyectos enfocados en IA. Tu futuro profesional en el apasionante mundo de la ciencia de datos te espera
Para qué te prepara
el Diplomado en deep learning
Al finalizar este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos, estarás capacitado para desarrollar soluciones de aprendizaje profundo en el área de minería de datos. Podrás aplicar técnicas avanzadas de Data Mining y utilizar redes neuronales profundas para resolver problemas complejos de análisis y predicción. Prepárate para destacar en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, y afrontar los desafíos del mundo de la tecnología.
A quién va dirigido
el Diplomado en deep learning
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos está diseñado para profesionales y estudiantes interesados en el campo de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. También es ideal para aquellos que deseen aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos en proyectos de investigación, industria o emprendimiento.
Metodología
de Diplomado en deep learning
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Diplomado en deep learning

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el temario en PDF
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  1. Entrenar una red neuronal
  2. Gráficos computacionales
  3. Implementación de una red profunda
  4. El algoritmo de propagación directa
  5. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

Titulación de Diplomado en deep learning

Titulación Universitaria de CEU - Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU) Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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SIU - San Ignacio University

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Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
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* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Diplomado en Deep Learning

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Diplomado en Deep Learning

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. 

Si te decides por esta formación, te estarás especializando en un área de amplia prospección laboral y de alto valor. No desaproveches esta oportunidad de conseguir todos tus objetivos con la empresa pionera en e-learning y convertirte en un profesional. Aprende de profesores cualificados en la materia y no te quedes con dudas; el claustro te ofrecerá asesoramiento personalizado para que puedas sacar el máximo partido del curso. 

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