Deep Learning: Dominar las Redes Neuronales
Resumen del programa
El Deep Learning (Aprendizaje Profundo, en español) ha transformado la forma en que las compañías analizan los datos y toman decisiones basadas en ellos, y ha impulsado a los profesionales a adquirir nuevas habilidades en IA para mantenerse competitivos. Este curso de 8 semanas de MIT xPRO encontrarás la base necesaria para introducirte en este campo, combinando teoría y práctica. Adquirirás habilidades y herramientas como Python para diseñar y optimizar redes neuronales de clasificación, regresión y procesamiento secuencial de datos. Además, dominarás técnicas como el aprendizaje por transferencia, y las redes neuronales convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN).
Aspectos destacados del programa
Herramientas de Python para la construcción y entrenamiento de redes neuronales.
Redes neuronales profundas (GANs y Transformers).
Casos de estudio para la implementación de redes neuronales profundas.
Metodología basada en la práctica.
Intercambio de experiencias y relaciones colaborativas.
Certificado en Deep Learning y 4.8 Continuing Education Units (MIT CEUs).
¿A quién va dirigido?
Este curso está diseñado para profesionales con experiencia que buscan una comprensión más profunda de las redes neuronales y sus aplicaciones. Es ideal para:
Ingenieros y desarrolladores de software que desean construir y optimizar aplicaciones impulsadas por IA.
Científicos de datos y analistas que buscan profundizar su experiencia en IA y Machine Learning (ML).
Profesionales de IA y ML que desean aprovechar las técnicas de redes neuronales para resolver problemas complejos con soluciones innovadoras.
Profesionales en puestos tecnológicos interesados en explorar los avances más recientes en IA y Deep Learning.
Perfil de nuestros participantes:
Los participantes en este curso de Deep Learning proceden de diversos sectores, funciones, culturas y experiencias profesionales, lo que enriquece el programa con nuevas perspectivas. MITxPRO fomenta la diversidad, creando debates que ofrecen ideas valiosas y soluciones innovadoras a los retos organizativos.
Responsabilidades en Diferentes Áreas
Rangos De Experiencia Laboral
Objetivos de aprendizaje
Explora las ideas matemáticas y conceptuales fundamentales que subyacen en las redes neuronales profundas.
Experimenta con modelos y algoritmos de Deep Learning utilizando herramientas disponibles de Machine Learning.
Examina enfoques de aplicación y estudios de caso donde el aprendizaje profundo se está utilizando en diversas industrias.
Comprende arquitecturas avanzadas de redes neuronales para su aplicación en productos de software.
Adquiere conocimientos estratégicos sobre la IA y su impacto potencial en los modelos de negocio.
Temas del Curso
Un conocimiento básico de los lenguajes de programación es un requisito previo para este programa. No obstante, el curso explicará los conceptos fundamentales necesarios del aprendizaje automatizado y la programación, lo que permitirá participar plenamente a quienes no tengan experiencia previa.
Al finalizar este curso, serás capaz de:
Comprender los fundamentos esenciales para construir redes neuronales.
Utilizar Python para desarrollar y trabajar con modelos de Machine Learning.
Definir, entrenar y evaluar redes neuronales mediante el uso de métricas clave.
Implementar autoencoding para personalizar y optimizar redes neuronales.
Aplicar transfer learning para desarrollar aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial.
Entrenar modelos de Deep Learning, incluyendo GANs y Transformers.
Resolver desafíos organizacionales aplicando modelos de Deep Learning a través de estudios de caso.
Conoce al Instructor
Duane S. Boning Clarence J. LeBel Professor in Electrical Engineering, and Professor of Electrical Engineering and Computer Science in the EECS Department at MIT
Testimonios de alumni
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Preguntas frecuentes
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