MBIT School

Programa Experto Machine Learning Avanzado

5.0 1 opinión
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En Madrid
  • MBIT School

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CURSO PREMIUM
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Información importante

Tipología Master
Lugar Madrid
Horas lectivas 140h
Duración 8 Meses
Inicio Noviembre 2019
  • Master
  • Madrid
  • 140h
  • Duración:
    8 Meses
  • Inicio:
    Noviembre 2019
Descripción

Actualmente las técnicas de IA se encuentran en todo tipo de aplicaciones y se prevé que su crecimiento sea exponencial en los próximos años. Su implementación y desarrollo conlleva bajos costes y tiempos mínimos siempre que se tenga el conocimiento apropiado y, por ello, la demanda de este tipo de profesionales está creciendo a un ritmo que no se puede satisfacer a día de hoy. Este programa te habilita para desarrollar, implementar y analizar los sistemas más avanzados de IA existentes en la actualidad: reconocedores de voz/imágenes/vídeo; sistemas expertos de análisis de texto; sistemas de aprendizaje reforzado profundo para la toma de decisiones óptimas y modelos generativos para la generación de nuevos tipos de datos

Para más información ingresa en Emagister.com y un asesor se pondrá en contacto contigo para solventar todas tus dudas y ofrecerte la información que necesites.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas
Inicio Ubicación Horario
Nov-2019
Madrid
Serrano, 213, 28016, Madrid, España
Ver mapa
Viernes de 16:00 a 21:00 h y Sábados de 09:00 a 14:00 h.
Inicio Nov-2019
Ubicación
Madrid
Serrano, 213, 28016, Madrid, España
Ver mapa
Horario Viernes de 16:00 a 21:00 h y Sábados de 09:00 a 14:00 h.

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

- Manejo de herramientas como Tensorflow y Keras para poder implementar sistemas de aprendizaje profundo, - Consolidación de los conocimientos matemáticos necesarios para comprender el funcionamiento de los sistemas de aprendizaje profundo. - Implementar y diseñar modelos neuronales (estrechos y profundos) para la resolución de problemas de modelización/ clasificación. - Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, vídeo y texto. - Diseñar modelos generativos adversariales para la generación de datos (nuevas imágenes diseñadas artificialmente). - Implementar sistemas de aprendizaje reforzado profundo para la optimización a largo plazo de toma de decisiones secuenciales con aplicaciones en marketing y administración de fármacos. - Diseñar e implementar sistemas avanzados de predicción de series temporales aplicándolas en diferentes campos del conocimiento.

· ¿A quién va dirigido?

Profesionales que trabajan actualmente en el análisis de información y que desean ampliar sus conocimientos en Machine Learning y en los novedosos algoritmos de Deep Learning que las tecnologías de Big Data permiten ejecutar de una manera muy eficiente.

· Requisitos

-Competencias en el ámbito del Analytics.

· Titulación

Título en el Programa Experto en Deep Learning por MBIT School

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

¿Por qué en MBIT SCHOOL? 1. Especialización. Creemos en la técnología y formamos en las técnicas más avanzadas. 2. Calidad. Los alumnos evalúan la calidad docente para la mejora continua de las asignaturas del claustro. 3. Tendencia. Programas actualizados semestralmente para incorporar las herramientas más innovadoras del mercado. 4. Empleabilidad: El 100% de los alumnos encuentran empleo y el 66% mejoran sus condiciones laborales. 5.Partner. Empresas que contratan a nuestros estudiantes y a MBIT para formar a sus empleados.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

¿Quieres más información? Ponte en contacto con nosotros a través del teléfono 915048600 o dejamos tus datos en el siguiente enlace y nosotros te llamamos https://info.mbitschool.com/programa-deep-learning-portales/

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

5.0
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
5.0
excelente
Valoración del Centro

Opiniones sobre este curso

D
Daniel Alonso
5.0 25/11/2017
Lo mejor: El Programa Experto en Deep Learning fue perfecto para mi, ya que tenía conocimientos previos en modelado tradicional y quería adentrarme en el mundo de las redes neuronales. Si bien es un programa con fuerte contenido matemático, no pierde el foco en la práctica pues se aprende a usar Frameworks como Tensorflow y Kera con soltura. Concretamente me ha proporcionado las herramientas necesarias para abordar proyectos reales relacionados con visión artificial y NPL (entre otros)
A mejorar: A día de hoy, creo que no deberían mejorar nada, se adaptaba totalmente a lo que estaba buscando.
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Logros de este Centro

Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
5 años con Emagister

¿Qué aprendes en este curso?

Business Intelligence
Big Data
Bases de datos
Almacenamiento
Inteligencia de negocio
Arquitecturas BI
Implantación de soluciones BI
Extracción de conocimiento
Reporting
Deep learning
Algoritmos
Data science
Datawarehouse
Redes neuronales
Teoría de la información
Optimización industrial
Optimizacion
Probabilidad
Estadística

Profesores

Raúl Arrabales Moreno
Raúl Arrabales Moreno
Docente

Raúl Arrabales es ingeniero en informática, doctor en Inteligencia Artificial y MBA. En los últimos años Raúl ha liderado proyectos y start-ups de base tecnológica ostentando diferentes puestos, desde Jefe de Proyecto a CEO, en compañías como IBM, ARRIS, T-Online y Comaware. En el ámbito científico, Raúl está contribuyendo al avance de las Ciencias Cognitivas con nuevos modelos computacionales basados en el Big Data Intelligence y Data Sicence.

Temario

Módulo 1 Introducción y fundamentos.

  • Introducción al aprendizaje profundo (5 h)
  • Entornos para Deep Learning (5 h)
  • Introducción a Python (5 h)
  • Tensorflow y Keras (5 h)
  • Fundamentos matemáticos. Ejemplos con Python (15 h)

Módulo 2 Redes Neuronales Estrechas y Profundas.

  • Neurona. MLP. Algoritmos y Ejemplos de Aplicación con Tensorflow/Keras (10h)
  • Taller de MLP. Aplicación en audio/imágenes/series temporales (5 h)
  • Autoencoders. Taller en Tensorflow/Keras. (5 h)
  • Deep Feedforwards Networks. Taller en Tensorflow/Keras (5 h)

Módulo 3 Otros modelos profundos.

  • Convolutional Networks. Taller en TensorFlow/Keras (10h)
  • Recurrent and Recursive Networks en Tensorflow/Keras (15 h)

Módulo 4 Aplicaciones.

  • Aplicaciones en imágenes (5 h)
  • Transfer Learning con Tensorflow/Keras (5 h)
  • Aplicaciones en texto (5 h)
  • Aplicaciones en series temporales/audio (5 h)

Módulo 5 Modelos generativos y de aprendizaje reforzado profundos.

  • GAN en Tensorflow/Keras (10 h)
  • (Deep) Reinforcement Learning (15 h)

Módulo 6 Trabajos de alumnos/Cierre del máster.

  • Desarrollo de un caso práctico de deep learning (alumnos) (10 h)
  • Presentaciones Proyectos Alumnos (5 h)
  • Cierre del Master. El futuro de Deep Learning (5 h)