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Diploma en Deep Learning

Diploma en Deep Learning

El módulo cubre los principios de Deep Learning así como sus algoritmos claves, y los fundamentos de las redes neuronales
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Abierta
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Modalidad
Online 100% desde donde quieras

Duración
45 Horas

Objetivos del Diploma en Deep Learning

Aprender los algoritmos claves
Conocer cómo se comportan los datos cuando se aplican redes neuronales
Conocer el funcionamiento de la red densamente conectada, la red neuronal convolucional (CNN) y la red neuronal recurrente (RNN)
Conocer qué es la red neuronal no supervisada y los conceptos de autoencoder, GAN y máquinas Boltzmann

Salidas profesionales del Diploma en Deep Learning

Según tu experiencia podrás especializarte como:
Junior / Senior Data Scientist
Junior / Senior Data Analyst
Junior / Senior Data Engineer
Junior / Senior Data Steward

Plan de estudios y asignaturas Diploma en Deep Learning

1. Procesa el lenguaje natural
- Modelos de espacios de vectores: BoW, TF-IDF.

- Embeddings

- Topic Modeling

- Clustering
2. Aplica el deep learning
- Frameworks

- Perceptrón
3. Utiliza las redes neuronales para deep learning
- Redes DNN y RNN

- Redes LSTM y CNN

- Autoencoder, GAN y máquinas Boltzmann
Lo nuestro son los datos y la empleabilidad
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ofertas de empleo mensuales
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de empleabilidad
84
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mejoran su situación laboral
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Llamada con el equipo de talento para resolver todas las dudas
3. Entrevista con la comisión académica para la valoración de necesidades
¡Ya estás dentro!
Proceso de admisión
En el proceso de admisión evaluamos el perfil de cada candidato, sus competencias y el potencial desarrollo profesional. El proceso de admisión consta de los pasos detallados a continuación.

Por favor, utiliza el mismo correo electrónico a lo largo de todo el proceso.
1. Enviar la solicitud de admisión
2. Entrevista con el equipo de talento y académico
3. OK del profesor y tribunal académico
¡Ya estás dentro!
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