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Curso Experto en Deep Learning
- Curso |
- A distancia y Online
- Prácticas en las mejores empresas del sector *
Precio
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Científicos de datos y analistas que quieran especializarse en Deep Learning.
- Consultores de Inteligencia Artificial que quieran progresar en su carrera profesional aprendiendo las técnicas más punteras de Deep Learning.
- Desarrolladores Big Data que quieran trabajar en proyectos de Deep Learning.
- Becarios de Ciencia de datos que quieran adquirir conocimientos avanzados que les ayude progresar en su carrera profesional.
Comentarios:
Al acabar serás capaz de:
- Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Deep Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
- Entender y saber aplicar los algoritmos de Deep Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
- Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales de Big Data/Ciencia de datos que impliquen técnicas de Deep Learning.
Salidas Laborales:
- Trabajar como científico de datos especializado en Deep Learning.
- Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial avanzada en proyectos de ingeniería y consultoría.
- Liderar proyectos como experto en Deep Learning.
Podrás trabajar en:
- Empresas de consultoría.
- Empresas de producto que desarrollen soluciones de Inteligencia Artificial.
- Científicos de datos y analistas que quieran especializarse en Deep Learning.
- Consultores de Inteligencia Artificial que quieran progresar en su carrera profesional aprendiendo las técnicas más punteras de Deep Learning.
- Desarrolladores Big Data que quieran trabajar en proyectos de Deep Learning.
- Becarios de Ciencia de datos que quieran adquirir conocimientos avanzados que les ayude progresar en su carrera profesional.
Comentarios:
Al acabar serás capaz de:
- Dominar herramientas, lenguajes de programación y técnicas algorítmicas que te permitirán desarrollar y liderar proyectos de Deep Learning. Estas herramientas están a la vanguardia de la tecnología y son líderes de mercado utilizándose diariamente en empresas nacionales e internacionales.
- Entender y saber aplicar los algoritmos de Deep Learning más utilizados en la industria, así como tener la capacidad de poder adaptarlos y modificarlos para afrontar problemas complejos del mundo real.
- Poder integrarte trabajando en proyectos empresariales de Big Data/Ciencia de datos que impliquen técnicas de Deep Learning.
Salidas Laborales:
- Trabajar como científico de datos especializado en Deep Learning.
- Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial avanzada en proyectos de ingeniería y consultoría.
- Liderar proyectos como experto en Deep Learning.
Podrás trabajar en:
- Empresas de consultoría.
- Empresas de producto que desarrollen soluciones de Inteligencia Artificial.
- Empresas del sector salud.
- Empresas de energía.
- En industria (IoT).
- Empresas de Banca y Finanzas.
- Empresas del sector retail.
- Empresas de logística y transporte.
- Empresas de sector seguros.
En las compañías de cualquier sector en el que haya muchos datos disponibles, contratar este tipo de perfiles especializados aporta un alto valor al negocio y al crecimiento de las mismas.
Actualmente en España casi todos los sectores demandan profesionales cualificados en Inteligencia Artificial a un nivel muy superior al número existente de profesionales cualificados.
Por qué elegir Grupo Atrium:
- Centro homologado por la Comunidad de Madrid
- Garantías de calidad. Sello ISO 9001
- Prácticas en las mejores empresas del sector *
- Acceso a Bolsa de Empleo
- Profesorado Profesional certificado
Temario:
Módulo 1: Nociones teóricas iniciales (1 semana)
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science?
¿Big Data?
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas (6 semanas)
Programación en Python
Linux Shell essentials
Visión general de las herramientas Cloud disponibles
Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy,
Matplotlib…
Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización,
estandarización…)
Módulo 3: Deep Learning (12 semanas)
Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo
Regresión Lineal y Regresión Logística
Perceptrones multi capa (MLP)
Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en
GPU/TPU
Redes Convolucionales (CNN)
Redes Recurrentes (RNN)
Auto-Encoders
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Deep Reinforcement Learning (DRL)
Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch…
Duración:
200 horas
...- Empresas de energía.
- En industria (IoT).
- Empresas de Banca y Finanzas.
- Empresas del sector retail.
- Empresas de logística y transporte.
- Empresas de sector seguros.
En las compañías de cualquier sector en el que haya muchos datos disponibles, contratar este tipo de perfiles especializados aporta un alto valor al negocio y al crecimiento de las mismas.
Actualmente en España casi todos los sectores demandan profesionales cualificados en Inteligencia Artificial a un nivel muy superior al número existente de profesionales cualificados.
Por qué elegir Grupo Atrium:
- Centro homologado por la Comunidad de Madrid
- Garantías de calidad. Sello ISO 9001
- Prácticas en las mejores empresas del sector *
- Acceso a Bolsa de Empleo
- Profesorado Profesional certificado
Temario:
Módulo 1: Nociones teóricas iniciales (1 semana)
Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science?
¿Big Data?
Evolución histórica de la Inteligencia Artificial
Machine Learning: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
Módulo 2: Herramientas básicas (6 semanas)
Programación en Python
Linux Shell essentials
Visión general de las herramientas Cloud disponibles
Ecosistema Data Science en Python: Skit Learn, Pandas, Numpy,
Matplotlib…
Pre-procesamiento de datos numéricos (Normalización, discretización,
estandarización…)
Módulo 3: Deep Learning (12 semanas)
Introducción a los sistemas cognitivos y al aprendizaje profundo
Regresión Lineal y Regresión Logística
Perceptrones multi capa (MLP)
Aspectos prácticos en el entrenamiento de redes neuronales y computación en
GPU/TPU
Redes Convolucionales (CNN)
Redes Recurrentes (RNN)
Auto-Encoders
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Deep Reinforcement Learning (DRL)
Deep Learning Frameworks: Keras, TensorFlow, Pytorch…
Duración:
200 horas
Sede principal del centro
Madrid: Cartagena, 58 bajo C - 28028 - Madrid- Madrid: Cartagena, 58 bajo C - 28028 - Madrid
