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Curso de Experto en Deep Learning

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  • Imparte:
  • Modalidad:
    Online
  • Precio:
    2.097 €
  • Comienzo:
    Información no disponible
  • Lugar:
    Se imparte Online
  • Duración:
    200 Horas
  • Condiciones:
    Otros Datos: Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Programa De Becas Personalizadas y Acceso a Bolsa de Empleo. Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.

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.

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.

Programa

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: Skit Learn, 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
Perceptrones multi 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…

Claustro de profesores:

Daniel Martínez García
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de I+D en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.

Salidas profesionales

Trabajar como científico de datos especializado en Deep Learning.
Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial avanzada en proyectos de ingeniería y consultoría.
Liderar proyectos como experto en Deep Learning.
Podrás trabajar en:
Empresas de consultoría.Empresas de producto que desarrollen soluciones de Inteligencia Artificial.
Empresas del sector salud.
Empresas de energía.
En industria (IoT).
Empresas de Banca y Finanzas.
Empresas del sector retail.
Empresas de logística y transporte.
Empresas de sector seguros.

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