Microcredencial de Redes Neuronales y Deep Learning con Keras + 2 Créditos ECTS

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Microcredencial de Redes Neuronales y Deep Learning con Keras + 2 Créditos ECTS

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59,00 €
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Duración

50 horas

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Créditos

2 ECTS

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Idioma

Español

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Sin límite

Asistente IA

Temario

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Titulación de Microcredencial de Redes Neuronales y Deep Learning con Keras con 50 horas y 2 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo

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carlos álvarez gonzález

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

Experiencia profesional:

Más de 15 años de experiencia en el ámbito tecnológico como consultor, analista-programador y formador TIC. Especializado en implantación y soporte de sistemas ERP (SAGE), formación en competencias digitales y mantenimiento de sistemas informáticos. Experiencia reciente como docente en competencias TIC en proyectos formativos de la Junta de Andalucía, acumulando más de 600 horas de formación presencial.

Competencias profesionales:

Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

Ingeniero Técnico en Informática y docente en competencias TIC, con amplia experiencia en soporte técnico, implantación de sistemas ERP y formación tecnológica.

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Sistemas ERP y soporte técnico (SAGE), Formación en competencias TIC, Programación, análisis y mantenimiento informático, Gestión de calidad (UNE-EN-ISO 9001).

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Creamos cosas que funcionan mejor y duran más. Nuestros productos resuelven problemas reales con un diseño limpio y materiales honestos.

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Descripción
Redes Neuronales y Deep Learning con Keras es una oportunidad única para adentrarte en uno de los campos más dinámicos e innovadores de la tecnología actual. En un sector en auge, donde la inteligencia artificial redefine industrias enteras, la demanda de profesionales capacitados nunca ha sido tan alta. A través de esta formación, dominarás los fundamentos del deep learning, entendiendo cómo las redes neuronales están revolucionando el mundo. Aprenderás a diseñar redes neuronales paso a paso, manejando herramientas esenciales como funciones de pérdida y optimizadores. Con Keras, uno de los frameworks más accesibles y poderosos, podrás crear tu primer modelo sin complicaciones, configurando tu entorno con TensorFlow.

Salidas laborales

- 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 qué 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.

A quién va dirigido

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.

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.

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