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ONLINE
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Entidad
Presentación
Descripción
Este Curso de Redes Neuronales con Python aborda desde los fundamentos hasta aplicaciones avanzadas de las redes neuronales con Python. Se exploran los conceptos clave de las neuronas artificiales, entrenamiento y optimización de modelos, utilizando librerías populares como TensorFlow y Keras. Aprenderás sobre redes profundas (DNN), convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN/LSTM), con un enfoque práctico en el uso de técnicas como regularización, funciones de activación y retropropagación. Además, el curso introduce las Generative Adversarial Networks (GAN) y autoencoders, aplicando estos modelos en problemas reales como el procesamiento de imágenes y series temporales. Podrás dominar el campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales.
Objetivos
- Comprender la estructura y el funcionamiento de las neuronas artificiales y redes neuronales.
- Aplicar algoritmos de retropropagación y técnicas de optimización en redes neuronales.
- Implementar redes neuronales en Python usando librerías como Keras y TensorFlow
- Desarrollar modelos de redes profundas para la clasificación y regresión de datos.
- Construir redes convolucionales y aplicarlas en el procesamiento de imágenes.
- Entender el uso de redes recurrentes en secuencias temporales y LSTM.
- Explorar la implementación de GAN y autoencoders para la generación de datos.
Para qué te prepara
El Curso de Redes Neuronales con Python te prepara para diseñar, implementar y optimizar modelos de redes neuronales en Python. Te proporcionará las habilidades necesarias para aplicar redes profundas, convolucionales y recurrentes en problemas complejos de clasificación, predicción y generación de datos. Además, te permitirá abordar desafíos en el campo de la inteligencia artificial, trabajando con librerías como TensorFlow y Keras.
A quién va dirigido
El Curso de Redes Neuronales con Python está dirigido a desarrolladores, pofesionales de ciencia de datos, ingeniería de software y estudiantes con interés en el aprendizaje automático. También es adecuado para profesionales de la inteligencia artificial que deseen especializarse en redes neuronales y su aplicación práctica en proyectos de machine learning.
temario
- Origen y evolución de las redes neuronales
- Estructura general de una neurona artificial
- Capas, pesos y funciones de activación
- Tipos de redes neuronales y sus aplicaciones
- Flujo de datos y aprendizaje en una red
- Operaciones de álgebra lineal aplicadas a redes neuronales
- Cálculo del gradiente y optimización mediante derivadas
- Funciones de pérdida en el entrenamiento de modelos
- Métodos de normalización de datos
- Estrategias de regularización frente al sobreajuste
- Configuración del entorno de desarrollo en Python
- Uso de NumPy para operaciones matriciales
- Implementación manual de una red neuronal simple
- Entrenamiento del modelo con datos simulados
- Análisis de resultados mediante visualizaciones
- Preparación de los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba
- Selección de hiperparámetros óptimos
- Aplicación de la validación cruzada
- Evaluación del rendimiento con métricas específicas
- Gestión y almacenamiento de modelos entrenados
- Estructura y características de las redes neuronales profundas
- Funcionamiento de las capas ocultas y su relación con la abstracción de datos
- Importancia de la profundidad en la representación del conocimiento
- Problemas de aprendizaje en redes de múltiples capas
- Estrategias de optimización para mejorar la eficiencia del modelo
- Fundamentos del procesamiento de información visual
- Papel de las capas convolucionales en la extracción de características
- Función de las capas de pooling en la reducción de dimensionalidad
- Arquitecturas más influyentes en el desarrollo de las CNN
- Ventajas estructurales frente a otros tipos de redes neuronales
- Principio de funcionamiento de las redes neuronales recurrentes
- Mecanismo de propagación de información en secuencias temporales
- Limitaciones de las RNN tradicionales
- Estructura y ventajas de las redes LSTM
- Aplicaciones basadas en datos secuenciales y temporales
- Fundamentos del aprendizaje generativo adversarial
- Estructura del generador en una red GAN
- Función del discriminador en el proceso de aprendizaje
- Dinámica de interacción entre las dos redes
- Aplicaciones y retos en la generación de contenido sintético
- Principio de funcionamiento de los autoencoders
- Estructura del modelo encoder
- Estructura del modelo decoder
- Reducción de dimensionalidad mediante autoencoders
- Detección de anomalías con autoencoders
- Diseño estructural de una red neuronal completa
- Selección de funciones de activación y capas adecuadas
- Entrenamiento del modelo con un conjunto de datos real
- Evaluación del rendimiento final del modelo
- Exportación e implementación del modelo entrenado
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). "Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. ""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."""
Opiniones de los alumnos
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