Curso Experto en Deep Learning

El Curso Experto en Deep Learning se imparte en modalidad Online.

Salidas Laborales
• Trabajar como científico de datos especializado en Machine Learning.
• Actuar como Ingeniero de Software y programador de Inteligencia Artificial en proyectos de ingeniería y consultoría.
• Liderar proyectos como experto en machine learning.

Las empresas más comunes que buscan a estos especialistas son:
• Empresas de consultoría.
• Empresas de producto que desarrollen soluciones de tratamiento y análisis de datos.
• Empresas de Banca y Finanzas.
• Empresas del sector retail.
• En industria (IoT).
• Empresas del sector salud.
• Empresas de energía.
• Empresas de logística y transporte.
• Empresas de sector seguros.

Otros Datos: Profesores Expertos, Formación online tutorizada, Clases/Tutorías en directo, Formación basada en la práctica y en el desarrollo de ejercicios, Programa De Becas Personalizadas y Acceso a Bolsa de Empleo.

Prácticas: Prácticas en empresas especializadas (opcionales). Disponemos de una red de empresas colaboradoras para que puedas cursar tus prácticas.

• 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.

• 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.

Módulo 1: Nociones teóricas iniciales
• 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
• 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 
• 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…

Claustro de profesores:
Daniel Martínez García
Experto en Inteligencia Artificial con dilatada experiencia en el sector. Fue durante años director de I+D en la División de Inteligencia Artificial de Altran y actualmente dirige la parte de Inteligencia Artificial en MonoM (Grupo Álava). Tiene un máster en Big Data y otro en Deep Learning e imparte clases en universidades y escuelas de negocios.

200 horas