Universitäts-Microcredential in Neuronalen Netzen und Deep Learning mit Keras + 2 ECTS-Credits Universitäts-Microcredential in Neuronalen Netzen und Deep Learning mit Keras + 2 ECTS-Credits

Formación Online

Universitäts-Microcredential in Neuronalen Netzen und Deep Learning mit Keras + 2 ECTS-Credits

icon-image--AOXo0b20zUVV4MjVFY__icon_7yVPEV

50 horas

icon-image--AcDFsMGtiMGNJZFpEe__icon_xJgfxr

2 ECTS

icon-image--AZVNYN2RkOHZkcmRWS__icon_DgE8xz

Español

Neuronale Netze und Deep Learning mit Keras sind eine einzigartige Gelegenheit, in einen der dynamischsten und innovativsten Bereiche der aktuellen Technologie einzutauchen. In einer boomenden Branche, in der künstliche Intelligenz ganze Branchen neu definiert, war die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften noch nie so hoch. Durch dieses Training beherrschen Sie die Grundlagen des Deep Learning und verstehen, wie neuronale Netze die Welt revolutionieren. Sie lernen Schritt für Schritt, neuronale Netze zu entwerfen und dabei wichtige Werkzeuge wie Verlustfunktionen und Optimierer zu verwenden. Mit Keras, einem der zugänglichsten und leistungsfähigsten Frameworks, können Sie Ihr erstes Modell ohne Komplikationen erstellen und Ihre Umgebung mit TensorFlow konfigurieren.

59

Solicitar información

Me interesa Me interesa

Detalles a tener en cuenta

icon-image--AcFRaaCtrcGZUQTdsZ__icon_p9pcRc

Soporte multilingue

icon-image--AUnRDc1VhVmJ2SkM0e__icon_ptJqNh

Certificado digital incluido

icon-image--ARGN5WkY1YnlUZHJvM__icon_zyt3R8

Asistente Phia

Objetivos

- Comprender las redes neuronales y su impacto en la tecnología actual. - Identificar la estructura y funcionamiento de neuronas y capas en redes. - Aprender el proceso de retropropagación para el aprendizaje automático. - Diseñar redes neuronales efectivas utilizando Keras y TensorFlow. - Seleccionar funciones de pérdida y optimizadores para mejorar modelos. - Configurar el entorno de trabajo para desarrollar modelos con Keras. - Cargar y preparar datos eficientemente para el entrenamiento de redes.

Contenido

Oportunidades profesionales

- Especialista en inteligencia artificial - Desarrollador de modelos de aprendizaje profundo - Ingeniero de datos en empresas tecnológicas - Científico de datos en sectores financieros - Consultor en optimización de procesos mediante IA - Analista en automatización y mejora de sistemas - Investigador en innovaciones de machine learning

Para lo que te prepara

La formación Redes Neuronales y Deep Learning con Keras te prepara para comprender y aplicar los conceptos clave de las redes neuronales y el deep learning. Aprenderás a diseñar y entrenar modelos de inteligencia artificial, además de configurar tu entorno de trabajo con TensorFlow y Keras, y construir modelos secuenciales y funcionales. Además, te convertirás en un experto en la carga, limpieza y preparación de datos.

Dirigido a

La formación Redes Neuronales y Deep Learning con Keras está dirigido a profesionales y titulados en informática, ingeniería, matemáticas o áreas afines. Ideal para aquellos que desean comprender los fundamentos de las redes neuronales, diseñar modelos de IA, y manejar herramientas como Keras. Es perfecto para actualizar conocimientos en un campo en rápida evolución.

Metodología

Nuestra formación es 100% online, lo que permite al alumnado autorregular su estudio y adaptarlo a sus propias necesidades. Apostamos por una enseñanza personalizada y autónoma, con un enfoque basado en el pensamiento crítico y el constructivismo.

Contamos con un equipo docente altamente especializado que te acompañará a lo largo de todo el proceso de enseñanza-aprendizaje. Esto te permitirá personalizar aún más tu formación, ya que nos adaptamos a tu ritmo y necesidades.

Dispondrás de acceso a nuestra plataforma de aprendizaje, MyLXP, desde cualquier dispositivo y en cualquier momento del día, lo que te permitirá decidir cómo y cuándo estudiar. Todo ello es posible gracias a nuestra metodología Educa LXP (Learning Experience Platform), un entorno diseñado para impulsar tu progreso educativo, fomentar la innovación y ofrecer una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptada a cada necesidad.

Formación relacionada

Kostenloser Kurs in inspirierender Führung
Kostenloser Kurs in inspirierender Führung

EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION

Kostenloser Kurs in inspirierender Führung

icon-image--ARHdSRlIydlhXbnEza__icon_zk7t3d

60 Minuten

icon-image--ATkZQbTFSM2xvMC9Pc__icon_cKcHTw

Online

icon-image--AcHZ3anUzZXNHVjBvN__icon_R4QF8H

0 ECTS

0,00
Kostenloser Psychopedagogikkurs
Kostenloser Psychopedagogikkurs

EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION

Kostenloser Psychopedagogikkurs

icon-image--ARHdSRlIydlhXbnEza__icon_zk7t3d-1

25 Minuten

icon-image--ATkZQbTFSM2xvMC9Pc__icon_cKcHTw-1

Online

icon-image--AcHZ3anUzZXNHVjBvN__icon_R4QF8H-1

0 ECTS

0,00
Kostenloser Neuroeducation -Kurs
Kostenloser Neuroeducation -Kurs

EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION

Kostenloser Neuroeducation -Kurs

icon-image--ARHdSRlIydlhXbnEza__icon_zk7t3d-2

25 Minuten

icon-image--ATkZQbTFSM2xvMC9Pc__icon_cKcHTw-2

Online

icon-image--AcHZ3anUzZXNHVjBvN__icon_R4QF8H-2

0 ECTS

0,00
Master -Kundenaufmerksamkeit in Unterkünften: Master in Kundenempfangs- und Kundendiensttechniken + Universitätsabschluss (5 ECTS Credits)
Master -Kundenaufmerksamkeit in Unterkünften: Master in Kundenempfangs- und Kundendiensttechniken + Universitätsabschluss (5 ECTS Credits)

EDUCA

Master -Kundenaufmerksamkeit in Unterkünften: Master in Kundenempfangs- und Kundendien...

icon-image--ARHdSRlIydlhXbnEza__icon_zk7t3d-3

1500 Std.

icon-image--ATkZQbTFSM2xvMC9Pc__icon_cKcHTw-3

Online

icon-image--AcHZ3anUzZXNHVjBvN__icon_R4QF8H-3

5 ECTS

1.695,00
Kostenlose Nachhaltigkeit und Kurs für soziale Verantwortung: ESG -Schlüssel
Kostenlose Nachhaltigkeit und Kurs für soziale Verantwortung: ESG -Schlüssel

EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION

Kostenlose Nachhaltigkeit und Kurs für soziale Verantwortung: ESG -Schlüssel

icon-image--ARHdSRlIydlhXbnEza__icon_zk7t3d-4

30 Minuten

icon-image--ATkZQbTFSM2xvMC9Pc__icon_cKcHTw-4

Online

icon-image--AcHZ3anUzZXNHVjBvN__icon_R4QF8H-4

0 ECTS

0,00