Ahora es el momento de convertirse en especialista en Deep Learning en Data Mining, estudia una formación de vanguardia y mejora con un título de la Universidad Juan Pablo II de Costa Rica

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Modalidad
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Online
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120 horas
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sin intereses
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* Todas las opiniones sobre Especialización en Deep Learning en Minería de Datos, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Especialización en deep learning

ESPECIALIZACIÓN EN DEPP LEARNING. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Especialización en deep learning
Esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos surge como un componente esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial y su importancia actual. Fusionando la potencia de Python con las bibliotecas más especializadas en esta temática como Keras y TensorFlow, esta formación aborda la creciente demanda de profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar redes neuronales. Comenzando desde los conceptos fundamentales y dirigiéndose hasta la aplicación práctica en Data Mining, este programa formativo proporciona una perspectiva exhaustiva de cómo el Deep Learning impulsa la interpretación y extracción de patrones en grandes conjuntos de datos que permitan la toma de decisiones informadas.
Objetivos
de Especialización en deep learning
- Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo y su implementación en Python. - Distinguir entre redes neuronales profundas y poco profundas, comprendiendo sus aplicaciones. - Dominar el diseño y aplicación de perceptrones de una y múltiples capas. - Identificar y aplicar estrategias de aprendizaje en redes multicapa. - Explorar el proceso KDD y su relación con la minería de datos. - Aplicar modelos y técnicas de Data Mining en diversas áreas, como textos y marketing. - Implementar algoritmos de propagación directa para entrenar redes neuronales profundas.
Salidas profesionales
de Especialización en deep learning
Al completar esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos tendrás la preparación necesaria para desempeñar roles cruciales en la era de la inteligencia artificial, como científico/a de datos, en ingeniería de aprendizaje profundo, analista de minería de datos, y especialista en inteligencia artificial en diversos sectores como finanzas, salud, marketing y tecnología.
Para qué te prepara
el Especialización en deep learning
Esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos te prepara para enfrentar desafíos complejos en el análisis de datos, permitiéndote aplicar técnicas de Deep Learning de manera efectiva. Al finalizar, tendrás capacidad para diseñar y entrenar redes neuronales avanzadas, implementar estrategias de aprendizaje y aplicar modelos de Data Mining en entornos diversos que manejen datos masivos.
A quién va dirigido
el Especialización en deep learning
Esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos está diseñada para profesionales de la informática, analistas de datos y científicos/as de datos que buscan profundizar en el aprendizaje profundo. Además, es idóneo para estudiantes avanzados/as con conocimientos previos en Python y aprendizaje automático.
Metodología
de Especialización en deep learning
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Especialización en deep learning

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  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  1. Entrenar una red neuronal
  2. Gráficos computacionales
  3. Implementación de una red profunda
  4. El algoritmo de propagación directa
  5. Redes neuronales profundas multicapa
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing

Titulación de Especialización en deep learning

Título de Especialización en Deep Learning en Minería de Datos expedido por Euroinnova International Online Education en colaboración con la Universidad Juan Pablo II Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Especializacion Deep Learning Ujpii
Universidad Juan Pablo II

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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Grado en Ingeniería Informática
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Jorge López Blasco
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Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia y con el Master de Profesorado. Experto en Cloud Computing, Machine Learning y Big Data.
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7 razones para realizar el Especialización en deep learning

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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Información complementaria

Especialización en Deep Learning

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El Deep Learning es uno de los tipos de Inteligencia Artificial que tiene que ver con un dispositivo para que desempeñe labores cal igual que las que desempeña el ser humano, como bien puede ser el reconocimiento del lenguaje, identificar imágenes o incluso llevar a cabo una serie de predicciones. Como sabemos, en la actualidad existe un auge del interés en la IA, por ello, las técnicas y labores del deep learning han ido mejorando las habilidades de identificar, detectar y describir. Deep learning o, en español, aprendizaje profundo tiene que ver con los algoritmos relacionados con el aprendizaje para las aplicaciones tangibles. Asimismo, hay que destacar los enormes avances en estos últimos años y que va avanzando a pasos agigantados, por lo que se necesitan verdaderos expertos en la materia. 

El deep learning, la IA y el aprendizaje de manera automática son una de las realidades que ayuda a la mejora de la calidad de vida de las personas, así como a nuevos avances a causa de las investigaciones que realizan los profesionales del deep learning. Estas redes neuronales artificiales organizadas y estructuradas en diferentes niveles, tienen conocimientos para comprender las informaciones que se procesan; asimismo, conforme se va generando la jerarquía, la dificultad de estos datos va aumentando. En la actualidad, cada vez se emplea más el aprendizaje profundo, por ello, es importante especializarse en el mismo, es uno delos puestos en auge en el mercado laboral actual. 

En la actualidad, es innegable la importancia que supone la inteligencia artificial y el ecosistema, así como la importancia que tiene en el día a día de la sociedad. Gracias a esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos conocerás los aspectos más importantes sobre el tratamiento de los datos gracias a las redes neuronales. Gracias a la metodología e-learning de Euroinnova podrás formarte de la manera más fácil y cómoda.

¿Aún no te has convencido? Te invitamos a que continúes leyendo.

ESPECIALIZACIÓN EN DEEP LEARNING

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Como decíamos, en la actualidad tiene un gran campo de empleo en los diversos campos o sectores, esto supone uno de los avances en la sociedad en general en diferentes sectores como bien son la sanidad, la seguridad informática, prevención, etc. Es una realidad que la Inteligencia Artificial y el aprendizaje profundo ha llegado para quedarse, mejorando la calidad de vida de las personas. Es importante comprender la situación y el contexto de la inteligencia artificial en la actualidad, así como especializarse dentro de este campo. La formación dentro de este campo dota al profesional de una serie de habilidades para el aprendizaje de manera automática, la programación y el examen de las informaciones y de los datos. 

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