Curso de Deep Learning para Visão Computacional e PNL + 8 Créditos ECTS

Formación Online

Curso de Deep Learning para Visão Computacional e PNL + 8 Créditos ECTS

Name: Curso de Deep Learning para Visão Computacional e PNL + 8 Créditos ECTS en España
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 417966-2501
Availability: InStock

icon-image--AOXo0b20zUVV4MjVFY__icon_7yVPEV

200 horas

icon-image--AcDFsMGtiMGNJZFpEe__icon_xJgfxr

8 ECTS

icon-image--AZVNYN2RkOHZkcmRWS__icon_DgE8xz

Español

O Curso de Aprendizado Profundo para Visão Computacional e PNL é a sua porta de entrada para um setor em expansão com alta demanda de empregos. A inteligência artificial está transformando as indústrias e redefinindo a forma como interagimos com a tecnologia. Com este curso, você explorará desde os fundamentos do Deep Learning até técnicas avançadas em visão computacional e processamento de linguagem natural (PNL). Você aprenderá sobre redes neurais convolucionais e recorrentes e mergulhará no mundo dos Transformers, a mudança de paradigma na PNL. O curso irá fornecer-lhe as competências necessárias para se destacar num mercado competitivo e irá prepará-lo para contribuir para o desenvolvimento de soluções inovadoras na área tecnológica.

260€

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 el funcionamiento de redes neuronales en visión por computadora. - Analizar el uso de CNNs para mejorar la percepción visual en imágenes. - Aplicar técnicas avanzadas de visión por computadora en proyectos. - Explorar los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural. - Implementar redes LSTM para mejorar el análisis de textos. - Utilizar transformers en el procesamiento del lenguaje natural. - Integrar modelos preentrenados como BERT en aplicaciones reales.

Contenido

Oportunidades profesionales

Las principales salidas profesionales de este Curso Deep Learning para Visión por Computadora y NLP son en áreas como ingeniería en Visión por Computadora, especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural implementando modelos para análisis de texto y chatbots, desarrollo de inteligencia artificial integrando soluciones multimodales que combinen imagen y texto, entre otras.

Para lo que te prepara

Este Curso Deep Learning para Visión por Computadora y NLP te prepara para diseñar y aplicar modelos avanzados de Deep Learning en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Aprenderás a implementar redes neuronales convolucionales para interpretar imágenes, y a utilizar técnicas como redes recurrentes y transformers para analizar texto. Además, entenderás cómo combinar imágenes y texto en aplicaciones multimodales.

El curso Deep Learning para Visión por Computadora y NLP está dirigido a profesionales del ámbito tecnológico y titulados interesados en ampliar su conocimiento en redes neuronales convolucionales, procesamiento de lenguaje natural y técnicas avanzadas en visión por computadora. Este curso es ideal para quienes buscan actualizarse en tendencias como Transformers.

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.