Aprendizaje profundo

El curso explica los métodos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales. El aprendizaje profundo, como subárea del aprendizaje automático, utiliza algoritmos para procesos de aprendizaje inteligente. El curso enseña herramientas asociadas, como TensorFlow y Keras, y explica la clasificación de imágenes mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Más adelante también se introducen las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos generativos.
  • Tipo de titulación: Certificado "Deep Learning
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 4 Semanas

Introducción al aprendizaje profundo (aprox. 1 día)

El aprendizaje profundo como tipo de aprendizaje automático


Fundamentos de las redes neuronales (aprox. 4 días)

Perceptrón

Cálculo de redes neuronales

Optimización de los parámetros del modelo, backpropagation

Bibliotecas de aprendizaje profundo

Regresión frente a clasificación

Curvas de aprendizaje, sobreajuste y regularización

Optimización de hiperparámetros

Descenso de gradiente estocástico (SGD)

Momentum, optimizador Adam

Tasa de aprendizaje


Red neuronal convolucional (CNN) (aprox. 2 días)

Clasificación de imágenes

Capas convolucionales, capas de agrupamiento

Capas de remodelación, aplanamiento, pooling de media global

Arquitecturas CNN ImageNet-Competition

Redes neuronales profundas, gradientes de fuga, conexiones de salto, normalización por lotes


Aprendizaje por transferencia (aprox. 1 día)

Adaptación de modelos

Formación previa no supervisada

Aumento de datos de imágenes, IA explicable


CNN regional (aprox. 1 día)

Localización de objetos

Problemas de regresión

Redes neuronales ramificadas


Métodos de generación creativa de imágenes (aprox. 1 día)

Redes Generativas Adversariales (GAN)

Deepfakes

Modelos de difusión


Redes neuronales recurrentes (aprox. 2 días)

Análisis de secuencias

Capas recurrentes

Retropropagación en el tiempo (BPTT)

Análisis de series temporales

Problemas de gradiente explosivo y evanescente

LSTM (memoria a corto plazo larga)

GRU (Unidad Recurrente Controlada)

RNN profunda

LSTM profunda


Tratamiento de textos mediante redes neuronales (aprox. 2 días)

Preprocesamiento de textos

Incrustación de capas

Clasificación de textos

Análisis de sentimientos

Aprendizaje de transferencia en PNL

Traducciones

Método secuencia a secuencia, arquitectura codificador-decodificador


Modelos lingüísticos (aprox. 1 día)

BERT, GPT

Capas de atención, transformadores

Tuberías de generación de texto

Resumidores

chatbots


Aprendizaje profundo por refuerzo (aprox. 1 día)

Control de sistemas dinámicos

Sistemas de agentes

Entrenamiento mediante recompensas

Gradientes de políticas

Aprendizaje Q profundo


Redes neuronales bayesianas (aprox. 1 día)

Incertidumbres en las redes neuronales

Evaluación estadística de las previsiones

Confianza, desviación típica

Datos desequilibrados

Métodos de muestreo


Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto



Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.

Se requieren conocimientos previos de aprendizaje automático y del lenguaje de programación Python.

Tras el curso, estarás familiarizado con las áreas de aplicación del aprendizaje profundo y cómo funcionan las redes neuronales. Entenderá cómo las redes neuronales pueden reconocer objetos en imágenes y será capaz de proporcionar procesos de aprendizaje automático y documentación.

Informática, matemáticas, ingeniería eléctrica y personas con un título en ingeniería (empresarial).

El aprendizaje profundo puede utilizarse para analizar grandes cantidades de datos en busca de patrones y modelos. Por eso se utiliza a menudo en el contexto de la inteligencia artificial para el reconocimiento facial, de objetos o del habla, por ejemplo en el reconocimiento médico de imágenes, el reconocimiento de texto y del habla en las ventas, la seguridad de los datos informáticos o la supervisión de las transacciones financieras. Por tanto, los especialistas con estos conocimientos pueden emplearse de muy diversas formas y están muy solicitados en el mercado laboral.

Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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