Curso gratis Especialista en Aprendizaje Profundo

Curso Gratis Online para Trabajadores y Empresas

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OBJETIVOS DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN APRENDIZAJE PROFUNDO

En el ámbito de la inteligencia artificial, es necesario conocer el aprendizaje profundo, el cuál de tratar de emular los modos de aprender que emplean los seres humanos a la hora de adquirir unos conocimientos concretos y determinados, así como los avances que ha tenido en los últimos años y las aplicaciones que tiene hoy día. Con el presente curso se pretende aportar los conocimientos necesarios en aprendizaje profundo para poder trabajar con dichos sistemas.

CONTENIDO DEL CURSO GRATIS ESPECIALISTA EN APRENDIZAJE PROFUNDO

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO?

1. Definición de aprendizaje profundo
2. - Diferencias clave entre aprendizaje profundo y aprendizaje automático
3. Historia y evolución del aprendizaje profundo
4. - Línea del tiempo y hitos importantes
5. - Pioneros y contribuciones destacadas en el campo
6. Beneficios del aprendizaje profundo
7. - Principales ventajas y motivos para su uso

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES

1. ¿Qué son las redes neuronales?
2. - Redes neuronales profundas vs. redes poco profundas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

1. Introducción al aprendizaje profundo
2. Configuración del entorno de Deep Learning con Python
3. Relación entre aprendizaje automático y profundo

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

1. Gestión de datos de entrada y salida
2. Cómo entrenar una red neuronal
3. Visualización y gráficos computacionales
4. Pasos para implementar una red profunda
5. Funcionamiento del algoritmo de propagación hacia adelante
6. Redes neuronales profundas multicapa y su estructura

UNIDAD DIDÁCTICA 5. APRENDIZAJE PROFUNDO POR REFUERZO

1. ¿Qué es el aprendizaje profundo por refuerzo?
2. Componentes esenciales de un modelo de aprendizaje por refuerzo profundo
3. Cómo funciona el aprendizaje profundo por refuerzo
4. - Recompensas y penalizaciones en el proceso
5. - Algoritmos utilizados en este enfoque
6. - La ecuación de Bellman y su papel
7. Aplicaciones y potenciales del aprendizaje profundo por refuerzo

UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DEL APRENDIZAJE PROFUNDO

1. Perspectivas futuras y avances del aprendizaje profundo
2. Usos principales en la actualidad
3. Integración del aprendizaje profundo con Internet de las Cosas (IoT)
4. - ¿Qué es el IoT?
5. Aplicaciones en entornos empresariales