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PROGRAMA EXPERTO EN 

MACHINE LEARNING AVANZADO            150 horas

CONVOCATORIA

Marzo

HORARIO

Viernes de 16:00 -21:00 h

Sábado de 9:00 a 14:00 h

MODALIDAD PRESENCIAL

Todas las sesiones se graban en vídeo para su posterior acceso.

DIRIGIDO A...

Físicos, Matemáticos, Ingenieros, Estadísticos y Financieros con conocimientos de programación. Si se tiene otro perfil, pero se tienen conocimientos matemáticos y de programación se puede realizar el programa pero es conveniente entrevista previa con el director académico.

 

Así mismo, aquellos alumnos que hayan cursado el Máster Executive en BI y Big Data o el Máster en Data Science para Profesionales, podrán realizar este programa con garantías.

 
 

Dirigido a

PLAN DE ESTUDIOS

MÓDULO 1 INTRODUCCIÓN Y FUNDAMENTOS.

  • Introducción al aprendizaje profundo.

  • Entornos para Deep Learning.

  • Introducción a Python.

  • Tensorflow y Keras.

 

MÓDULO 2 REDES NEURONALES ESTRECHAS Y PROFUNDAS.

  • Neurona. MLP. Algoritmos y Ejemplos de Aplicación con Tensorflow/Keras.

  • Taller de MLP. Aplicación en audio/imágenes/series temporales.

  • Autoencoders. Taller en Tensorflow/Keras.

  • Deep Feedforwards Networks. Taller en Tensorflow/Keras.

 

MÓDULO 3 REDES CONVOLUCIONALES Y MODELOS CON MEMORIA.

  • Convolutional Networks. Taller en TensorFlow/Keras.

  • Recurrent and Recursive Networks en Tensorflow/Keras.

 

MÓDULO 4 APLICACIONES.

  • Aplicaciones en imágenes.

  • Transfer Learning con Tensorflow/Keras.

  • Aplicaciones en texto.

  • Aplicaciones en series temporales/audio.

 

MÓDULO 5 MODELOS GENERATIVOS Y DE APRENDIZAJE REFORZADO PROFUNDOS.

  • GAN en Tensorflow/Keras.

  • (Deep) Reinforcement Learning.

  • Transfer Learning en NLP

 

MÓDULO 6 TRABAJOS DE ALUMNOS/CIERRE DEL PROGRAMA.

  • Desarrollo de un caso práctico de Deep Learning (alumnos).

  • Presentaciones Proyectos Alumnos.

  • Cierre del programa. El futuro de Deep Learning.

Solicita más información 

OBJETIVOS

Manejo de herramientas como Tensorflow y Keras para poder implementar sistemas de aprendizaje profundo.

Diseñar modelos generativos adversariales para la generación de datos (nuevas imágenes diseñadas artificialmente).

Implementar y diseñar modelos  neuronales (estrechos y profundos) para la resolución de problemas de modelización/ clasificación.

Implementar sistemas de aprendizaje reforzado profundo para la optimización a largo plazo de toma de decisiones secuenciales con aplicaciones en marketing y administración de fármacos.

Aplicar redes convolucionales y modelos recurrentes profundos con Tensorflow en aplicaciones prácticas con imágenes, vídeo y texto.

Diseñar e implementar sistemas avanzados de predicción de series temporales aplicándolas en diferentes campos del conocimiento.

 
 
 

PROFESORES