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, con una sesión en vivo cada dos semanas para orientación y preguntas
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
Historia del machine learning
Resumen de los conceptos fundamentales
Algoritmos de regresión lineal y logística
Perceptrones y redes neuronales
Aprendizaje basado en el descenso de gradiente
Introducción a herramientas de programación
Fundamentos de Python
Visión general de librerías de Python relacionadas con data science
Introducción al machine learning con Python
Clases de Python
La división entrenamiento / prueba / validación
Sobreajuste y generalización
Curvas de entrenamiento
Dropout
Codificación de datos
Redes neuronales: perceptrones multicapa (MLP)
Autocodificadores
Redes neuronales convolucionales (CNN)
Redes neuronales profundas
Transfer learning
Mapeado secuencia a secuencia
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Redes generativas antagónicas (GAN)
Transformadores
Transformadores para tareas genéricas de procesamiento de lenguaje natural
Introducción a las aplicaciones de las redes neuronales y casos de estudio
Inicio del proyecto final
Aplicar algoritmos de deep learning a un conjunto de datos reales
Elaborar un informe de resultados en Google Colab
Utilizar PyTorch con conjuntos de datos torchvision, torchaudio y modelos preentrenados
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.
Certificado de finalización
Todos los participantes que completen Deep Learning: Dominar las Redes Neuronales recibirán un Certificado MITxPRO de finalización. Además, obtendrán 4,8 Créditos de Formación Continua (CEU del MIT).
Para ello, los participantes deberán rellenar un formulario de confirmación de CEU basado en el número de horas de aprendizaje de cada curso.
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
Preguntas frecuentes
¿Cómo sé si este programa es adecuado para mí?
Una vez que hayas revisado la información general del programa, completa el formulario arriba para acceder al folleto completo con detalles sobre el contenido, la metodología y las habilidades que adquirirás a lo largo de la experiencia de aprendizaje. Si tienes más preguntas, envíanos un correo a globalalumni@xpro.mit.edu, y un asesor del programa se pondrá en contacto contigo para guiarte en el proceso.
¿El programa tiene requisitos previos?
Algunos programas tienen requisitos previos, especialmente aquellos con contenido técnico. Puedes encontrar más información en la página principal del programa y en el folleto informativo. Si tienes dudas, no dudes en contactarnos por correo electrónico. Ten en cuenta que todos los programas se imparten en inglés, a menos que se indique lo contrario, por lo que se requiere dominio del idioma.
¿Habrá nuevas fechas para este programa en el futuro?
Consulta la página web del programa regularmente o envíanos un correo para preguntar sobre futuras ediciones.
¿Cuánto tiempo debo dedicar semanalmente?
Cada programa incluye una estimación del tiempo de dedicación semanal en la sección de Duración en la parte superior de la página web del curso. También puedes encontrar esta información en el folleto del programa completando el formulario.
¿Cómo se distribuye el tiempo de estudio?
El programa está diseñado para ayudarte a equilibrar tu tiempo de trabajo y estudio. Las actividades incluyen:
Clases pregrabadas con el profesorado.
Webinars y sesiones de oficina, según el cronograma del programa.
Casos de estudio.
Pruebas periódicas y actividades de aprendizaje.
Proyecto final (si aplica).
Completar el proyecto final (si aplica).
Si necesitas más información sobre las actividades del programa, no dudes en enviarnos un correo.
¿Cuáles son los requisitos para obtener el certificado?
Para recibir tu certificado, debes completar todas las actividades, pruebas y cumplir con el tiempo de dedicación semanal. Algunos programas incluyen un proyecto final o asignaciones adicionales. También puedes completar el formulario para recibir el folleto informativo o escribirnos a globalalumni@xpro.mit.edu.
¿Qué tipo de certificado recibiré?
Al finalizar exitosamente el programa, recibirás un certificado digital que podrás compartir con amigos, familiares, instituciones educativas o empleadores. También podrás incluirlo en tu currículum y en tu perfil de LinkedIn. El certificado digital se enviará aproximadamente dos semanas después de la finalización del programa y la evaluación de las actividades.
¿Puedo solicitar una copia impresa del certificado?
Solo se emiten certificados digitales verificados al completar el programa. Esto te permitirá compartir tu acreditación en redes sociales como LinkedIn, Facebook y Twitter.
¿Durante cuánto tiempo tendré acceso a los materiales del curso?
Los participantes que paguen por cursos individuales o programas de múltiples cursos tendrán acceso indefinido a los materiales archivados del curso. Sin embargo, futuras actualizaciones del contenido o del entorno web pueden limitar el acceso a ciertos materiales con el tiempo. Los instructores, asistentes del curso y foros de discusión en vivo estarán disponibles por hasta 30 días después de finalizar el programa.
¿Qué equipo o requisitos técnicos necesito para este programa?
Los participantes deben contar con la versión más reciente de su navegador preferido para acceder a la plataforma de aprendizaje. Durante el curso, será necesario acceder a documentos, hojas de cálculo, presentaciones, archivos PDF y transcripciones.
¿Necesito estar en línea para acceder al contenido del programa?
Sí, la plataforma de aprendizaje es completamente online. Sin embargo, el contenido en video no puede descargarse. Podrás descargar transcripciones, lecturas y asignaciones en cualquier dispositivo, pero las clases en video deben reproducirse en streaming. Además, los webinars en vivo y las office hours (horas de oficna) también requieren conexión a internet. No te preocupes: todas las sesiones se graban para que puedas acceder a ellas en cualquier momento.
Pago
Global Alumni gestionará la información de pago y te redirigirá a un sitio web seguro para completar la transacción. Una vez completado el pago, recibirás la confirmación de tu inscripción en un plazo de 48 horas. Te recomendamos conservar este correo electrónico para cualquier consulta futura relacionada con el curso. Si tienes dificultades para completar el pago, contacta a Global Alumni en globalalumni@xpro.mit.edu, y se te proporcionarán los datos bancarios para realizar el pago mediante transferencia.
Política de reembolso
Las solicitudes de cancelación y reembolso se gestionarán de la siguiente manera: a. Los participantes que deseen darse de baja y solicitar un reembolso podrán hacerlo dentro de la primera semana (7 días) después del inicio del curso, con un cargo administrativo de US$150 (excepto por razones médicas u otras justificadas). Las solicitudes realizadas antes del inicio del curso no estarán sujetas a cargos administrativos. b. Canal de comunicación: Las solicitudes deben enviarse por correo electrónico a la siguiente dirección: globalalumni@xpro.mit.edu. Para cualquier curso adquirido como parte de un paquete de programas, los participantes solo podrán solicitar un reembolso dentro de la primera semana (7 días) después del inicio del primer curso—independientemente de si ese curso es el primero en la secuencia del programa.
Los impuestos aplicables se calcularán y se añadirán en el momento del pago, de acuerdo con la normativa del país o estado correspondiente.
¿No encontraste lo que buscabas? Agenda una llamada con uno de nuestros asesores académicos o llámanos al +1 315 501 0457.
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