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Tipo de titulación: Certificado "Deep Learning
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Examen final: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
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Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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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.
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).