This 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 with 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 in grandes conjuntos de datos, making it easier to toma de decisiones informadas.
Cross-cutting
AI Academy
25 hours
Deep Learning en Minería de Datos
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25 hours
Introduction
Objectives
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Comprender los fundamentos del aprendizaje profundo and his 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 from una y múltiples capas.
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Identificar y aplicar estrategias de aprendizaje in redes multicapa.
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Explorar el proceso KDD and his 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 for entrenar redes neuronales profundas.
Table of Contents
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
Deep learning
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
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