Especialización en Deep Learning en Minería de Datos

Descripción del scorm Especialización en Deep Learning en Minería de Datos

Contenido e-learning Especialización en Deep Learning en Minería de Datos

Esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos surge como un componente esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial y su importancia actual. Fusionando la potencia de Python con las bibliotecas más especializadas en esta temática como Keras y TensorFlow, esta formación aborda la creciente demanda de profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar redes neuronales. Comenzando desde los conceptos fundamentales y dirigiéndose hasta la aplicación práctica en Data Mining, este programa formativo proporciona una perspectiva exhaustiva de cómo el Deep Learning impulsa la interpretación y extracción de patrones en grandes conjuntos de datos que permitan la toma de decisiones informadas.

Contenido e-learning de Especialización en Deep Learning en Minería de Datos


SCORM 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

Aprendizaje profundo

Entorno de Deep Learning con Python

Aprendizaje automático y profundo


SCORM 2. SISTEMAS NEURONALES

Redes neuronales

Redes profundas y redes poco profundas


SCORM 3. REDES DE UNA SOLA CAPA

Perceptrón de una capa y multicapa

Ejemplo de perceptrón


SCORM 4. REDES MULTICAPA

Tipos de redes profundas


SCORM 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

Entrenar una red neuronal

Gráficos computacionales

Implementación de una red profunda

El algoritmo de propagación directa

Redes neuronales profundas multicapa


SCORM 6. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático

Proceso KDD

Modelos y Técnicas de Data Mining

Áreas de aplicación

Minería de textos y Web Mining

Data mining y marketing

Interesados en Especialización en Deep Learning en Minería de Datos

Esta Especialización en Deep Learning en Minería de Datos está diseñada para profesionales de la informática, analistas de datos y científicos/as de datos que buscan profundizar en el aprendizaje profundo. Además, es idóneo para estudiantes avanzados/as con conocimientos previos en Python y aprendizaje automático.

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Duración sugerida para este contenido: 120 horas