Spécialisation de l'apprentissage en profondeur dans l'exploration de données

Institución Educativa
Mode En ligne
Durée 120 heures
Langues Espagnol
Gs. 2.516.000
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

Résumé

Cette spécialisation dans l'apprentissage en profondeur dans l'exploration de données survient comme un élément essentiel de l'écosystème de l'intelligence artificielle et de son importance actuelle. Remplissant le pouvoir de Python avec les bibliothèques les plus spécialisées de ce thème telles que Keras et Tensorflow, cette formation répond à la demande croissante de professionnels capables de concevoir, d'implémentation et d'optimisation des réseaux de neurones. Partant des concepts fondamentaux et abordant l'application pratique dans l'exploration de données, ce programme de formation fournit une perspective exhaustive de la façon dont l'apprentissage en profondeur favorise l'interprétation et l'extraction de modèles dans de grands ensembles de données qui permettent une prise de décision éclairée.

Objectifs

- Comprendre les fondements de l'apprentissage en profondeur et sa mise en œuvre dans Python. - Distinguer les réseaux neuronaux profonds et peu profonds, en comprenant leurs applications. - Maître la conception et l'application des perceptrones de une et plusieurs couches. - Identifiez et appliquez des stratégies d'apprentissage dans les réseaux multicapa. - Explorez le processus KDD et sa relation avec l'exploration de données. - Appliquer des modèles et des techniques d'exploration de données dans divers domaines, tels que les textes et le marketing. - Mettre en œuvre des algorithmes de propagation directe pour former des réseaux de neurones profonds.

Opportunités professionnelles

Lorsque vous terminez cette spécialisation en Deep Learning in Data Mining, vous aurez la préparation nécessaire pour jouer un rôle crucial à l'ère de l'intelligence artificielle, en tant que scientifique des données, en ingénierie en profondeur, analyste de l'exploration de données et spécialiste de l'intelligence artificielle dans divers secteurs tels que la finance, la santé, le marketing et la technologie.

Pour vous préparer

Cette spécialisation dans l'apprentissage en profondeur dans l'exploration de données vous prépare à faire face à des défis complexes dans l'analyse des données, vous permettant d'appliquer efficacement les techniques d'apprentissage en profondeur. À la fin, vous aurez la capacité de concevoir et de former des réseaux de neurones avancés, de mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage et d'appliquer des modèles d'extraction de données dans divers environnements qui gèrent des données massives.

A qui s'adresse-t-il ?

Cette spécialisation dans l'apprentissage en profondeur dans l'exploration de données est conçue pour les professionnels de l'informatique, les analystes de données et les scientifiques des données qui cherchent à approfondir l'apprentissage en profondeur. De plus, il est idéal pour les étudiants avancés ayant des connaissances antérieures en python et en apprentissage automatique.

Méthodologie

Notre méthodologie allie technologie, pédagogie et empathie pour un apprentissage adapté à vos besoins.

Vous donnez le rythme, décidez du chemin et l’intelligence artificielle vous accompagne pour que vous appreniez mieux, avec du sens et du sens.

Un apprentissage véritablement personnalisé

Votre style, vos intérêts et votre niveau définissent l'itinéraire. Vous êtes le point de départ.

Le constructivisme en action

Explorez, expérimentez et appliquez. Apprendre signifie comprendre, pas mémoriser.

Une IA qui vous accompagne, pas vous dirige

PHIA, notre assistant d'intelligence artificielle vous guide sans limiter votre autonomie.

Évaluation sans pression

Rétroaction continue et adaptative. Parce que l’apprentissage est un processus, pas un nombre.

Certificación

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Titre de spécialisation en deep learning dans l'exploration de données émise par Euroinnova International Online Education en collaboration avec l'Université Juan Pablo II

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Bourses

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