Industria 4.0

Autoaprendizaje

Diplomado Redes Neuronales y Deep Learning

Diseña aplicaciones para el reconocimiento de patrones usando arquitecturas de redes neuronales artificiales.

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Detalles del programa

*Los programas serán habilitados por 6 meses.

¿Qué vas a aprender?

En el diplomado virtual ‘Redes neuronales y deep learning’ aprenderás sobre las redes neuronales artificiales, RNA, las cuales son técnicas de la inteligencia artificial que tratan de emular la manera como trabajan las neuronas del cerebro.

En algunas aplicaciones, estas redes artificiales han obtenido desempeños comparables a los realizados por el cerebro humano, debido a una nueva metodología que ha permitido entrenar redes neuronales artificiales con muchas capas de procesamiento denominada Deep Learning (DL), que es aplicada por los gigantes tecnológicos como Facebook, Google y Microsoft para sus desarrollos, por ejemplo, en el reconocimiento automático de objetos en una imagen, la traducción simultánea y la detección de rostros.

¿Quiénes pueden participar?

El diplomado virtual en ‘Redes neuronales y deep learning’ está dirigido a profesionales de ingeniería electrónica y telecomunicaciones, mecatrónica y biomédica.

¿Qué vas a obtener?

Este programa es una aproximación a los diferentes conceptos relacionados con la RNA y DL para brindar bases suficientes sobre la inteligencia artificial.

  • Conocimiento de los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales clásicas como las monocapa y multicapa de una capa oculta
  • Diseño de aplicaciones de reconocimiento de patrones usando redes neuronales artificiales clásicas.
  • Conocimiento de los conceptos básicos sobre redes neuronales artificiales basadas en aprendizaje profundo (deep learning).

Plan de estudios

Módulo I
  • Introducción e historia del Deep Learning

  • Conceptos de redes neuronales artificiales

  • Adaline, gradiente descendente, redes multicapa y Backpropagation

  • Proyecto sobre aprendizaje de funciones con MLP usando tensorflow

  • Evidenciando lo aprendido

Módulo 2
  • Introducción al Deep Learning

  • Redes convolucionales

  • Miniproyecto clasificación de imágenes con redes convolucionales en tensorflow

  • Evidenciando lo aprendido

Universidad Autónoma de Occidente
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