Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos surge como un componente esencial en el ecosistema de la inteligencia artificial, dada su relevancia actual. Fusionando la potencia de Python con bibliotecas especializadas como Keras y TensorFlow, esta formación responde a la creciente demanda de profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar redes neuronales. Partiendo de los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo y avanzando hasta la aplicación práctica en Data Mining, el programa ofrece una visión exhaustiva de cómo el Deep Learning impulsa la interpretación y extracción de patrones en grandes conjuntos de datos, facilitando la toma de decisiones informadas.
Transversal
25 h
Academia IA
Deep Learning en Minería de Datos
El Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos está dirigido a profesionales de la informática, analistas de datos y científicos/as de datos que desean profundizar en el aprendizaje profundo. También es ideal para estudiantes avanzados/as con conocimientos previos en Python y aprendizaje automático.
25 h
Academia IA
Objetivos del curso
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Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo y su implementación en Python.
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Distinguir entre redes neuronales profundas y poco profundas, entendiendo sus aplicaciones.
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Dominar el diseño y la aplicación de perceptrones de una y múltiples capas.
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Identificar y aplicar estrategias de aprendizaje en redes multicapa.
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Explorar el proceso KDD y su relación con la minería de datos.
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Aplicar modelos y técnicas de Data Mining en áreas como textos y marketing.
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Implementar algoritmos de propagación directa para entrenar redes neuronales profundas.
¿Para qué te prepara?
Este Diplomado en Deep Learning en Minería de Datos te prepara para afrontar desafíos complejos en el análisis de datos, permitiéndote aplicar técnicas de Deep Learning de forma efectiva. Al finalizar, contarás con la capacidad de diseñar y entrenar redes neuronales avanzadas, implementar estrategias de aprendizaje y aplicar modelos de Data Mining en entornos diversos que gestionan grandes volúmenes de datos.
Unidades didácticas
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
Aprendizaje profundo
Entorno de Deep Learning con Python
Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SISTEMAS NEURONALES
Redes neuronales
Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES DE UNA SOLA CAPA
Perceptrón de una capa y multicapa
Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REDES MULTICAPA
Tipos de redes profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
Entrenar una red neuronal
Gráficos computacionales
Implementación de una red profunda
El algoritmo de propagación directa
Redes neuronales profundas multicapa
UNIDAD DIDÁCTICA 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