Especialista en Aprendizaje Profundo

En el ámbito de la inteligencia artificial, es necesario conocer el aprendizaje profundo, el cuál de tratar de emular los modos de aprender que emplean los seres humanos a la hora de adquirir unos conocimientos concretos y determinados, así como los avances que ha tenido en los últimos años y las aplicaciones que tiene hoy día. Con el presente curso se pretende aportar los conocimientos necesarios en aprendizaje profundo para poder trabajar con dichos sistemas.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO?

  1. Concepto de aprendizaje profundo
  2. – Diferencias existentes entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático
  3. Evolución e historia del aprendizaje profundo
  4. – Cronología histórica
  5. – Pioneros del campo del aprendizaje profundo
  6. Ventajas del aprendizaje profundo
  7. – Principales ventajas del aprendizaje profundo

UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES

  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL APRENDIZAJE PROFUNDO POR REFUERZO

  1. Concepto de aprendizaje profundo por refuerzo
  2. Los elementos que componen un modelo de aprendizaje profundo por refuerzo
  3. El funcionamiento del aprendizaje profundo por refuerzo
  4. – Recompensas vs penalizaciones
  5. – Algoritmos a utilizar
  6. – La ecuación de Bellman
  7. Posibilidades del aprendizaje profundo por refuerzo

UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DEL APRENDIZAJE PROFUNDO

  1. Las posibilidades futuras del aprendizaje profundo
  2. Principales usos en la actualidad
  3. Aprendizaje profundo e IoT
  4. – El concepto de IoT
  5. Aplicaciones en el entorno empresarial

151,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 200 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.