Especialista en Aprendizaje Profundo
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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 scorm se pretende aportar los conocimientos necesarios en aprendizaje profundo para poder trabajar con dichos sistemas.
Contenido e-learning de Especialista en Aprendizaje Profundo
SCORM 1. ¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO?
Concepto de aprendizaje profundo
- Diferencias existentes entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático
Evolución e historia del aprendizaje profundo
- Cronología histórica
- Pioneros del campo del aprendizaje profundo
Ventajas del aprendizaje profundo
- Principales ventajas del aprendizaje profundo
SCORM 2. SISTEMAS NEURONALES
Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas
SCORM 3. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo
SCORM 4. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
Entrada y salida de datos
Entrenar una red neuronal
Gráficos computacionales
Implementación de una red profunda
El algoritmo de propagación directa
Redes neuronales profundas multicapa
SCORM 5. EL APRENDIZAJE PROFUNDO POR REFUERZO
Concepto de aprendizaje profundo por refuerzo
Los elementos que componen un modelo de aprendizaje profundo por refuerzo
El funcionamiento del aprendizaje profundo por refuerzo
- Recompensas vs penalizaciones
- Algoritmos a utilizar
- La ecuación de Bellman
Posibilidades del aprendizaje profundo por refuerzo
SCORM 6. APLICACIONES DEL APRENDIZAJE PROFUNDO
Las posibilidades futuras del aprendizaje profundo
Principales usos en la actualidad
Aprendizaje profundo e IoT
- El concepto de IoT
Aplicaciones en el entorno empresarial
Interesados en Especialista en Aprendizaje Profundo
Este scorm está dirigido a los profesionales del mundo de las nuevas tecnologías, y especialmente a los que trabajan en el desarrollo de inteligencia artificial. También se dirige a todas aquellas personas interesadas en adquirir conocimientos relacionados con el aprendizaje profundo.
Duración sugerida para este contenido: 200 horas