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CURSO EXPERTO EN DEEP LEARNING

Grupo Atrium
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Curso Online

Precio: 2.097 €

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Resumen del curso

Objetivos: Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Deep Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales. Entender y saber aplicar los algoritmos de Deep Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real. Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales de Big Data/Ciencia de datos que impliquen técnicas de Deep Learning.

A quién va dirigido: Científicos de datos y analistas que quieran especializarse en Deep Learning. Consultores de Inteligencia Artificial que quieran progresar en su carrera profesional aprendiendo las técnicas más punteras de Deep Learning. Desarrolladores Big Data que quieran trabajar en proyectos de Deep Learning. Becarios de Ciencia de datos que quieran adquirir conocimientos avanzados que les ayude progresar en su carrera profesional.

Información adicional

Salidas Laborales  Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning. Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría. Liderar proyectos como experto en machine learning. Las empresas más comunes que buscan a estos especialistas son: Empresas de consultoría. Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos. Empresas de Banca y Finanzas. Empresas del sector retail. En industria (IoT). Empresas del sector salud. Empresas de energía. Empresas de logística y transporte. Empresas de sector seguros.


Por qué elegir Grupo Atrium• Centro homologado por la Comunidad de Madrid• Garantías de calidad.Sello ISO 9001• Prácticas en las mejores empresasdel sector *• Acceso a Bolsa de Empleo• Profesorado Profesional certificado

 
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Temario completo de este curso

1) Módulo 1: Nociones teóricas iniciales

- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data?

- Evolución histórica de la Inteligencia Artificial

- Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

- Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación

2) Módulo 2: Herramientas básicas

- Programación en Python

- Linux Shell essentials

- Visión general de las herramientas Cloud disponibles

- Ecosistema Data Science en Python: SkitLearn, Pandas, Numpy, Matplotlib…

- Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización, estandarización…)

3) Módulo 3: Deep Learning

- Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo

- Regresión Lineal y Regresión Logística

- Perceptronesmulti capa (MLP)

- Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en GPU/TPU

- Redes Convolucionales (CNN)

- Redes Recurrentes (RNN)

- Auto-Encoders

- Redes Generativas Adversarias (GAN)

- Deep Reinforcement Learning (DRL)

- Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch…
 
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