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Curso en Construcción de Sistemas de IA con Transformers y Deep Learning + 8 Créditos ECTS
100% Online
3 Meses
Flexibilidad horaria
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE DEEP LEARNING Y REPRESENTACIONES EN IA
- ¿Qué es el Deep Learning?
- Redes neuronales artificiales
- Funciones de activación
- Entrenamiento de redes neuronales
- Representaciones en IA
- Overfitting y generalización
- Herramientas y frameworks
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTRUCTURA Y ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES PROFUNDAS
- Estructura de una red neuronal profunda
- Capas y organización de las redes neuronales profundas
- Entrenamiento paso a paso en redes neuronales profundas
- Retos del entrenamiento profundo
- Estrategias avanzadas para superar los retos del entrenamiento profundo
- Evaluación y métricas de rendimiento en redes profundas
- Interpretación de resultados y mejora continua
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DEL TRANSFORMER: COMPONENTES Y FUNCIONAMIENTO
- Arquitectura del Transformer: componentes y funcionamiento
- Decoder
- El mecanismo de atención en detalle
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE ENTRENAMIENTO Y OPTIMIZACIÓN DE TRANSFORMERS
- Técnicas de entrenamiento y transformación de Transformers ... 115
- Fine tuning de Transformers
- Regularización en Transformers
- Optimización en Transformers
- Transfer Learning en Transformers
- Distillation en Transformers
- Adapters en Transformers
- Prompt Tuning en Transformers
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ADAPTACIÓN DE MODELOS PREENTRENADOS CON FINE-TUNING
- Definición técnica del FineTuning
- Estrategias de Fine-Tuning
- Ejemplos prácticos de estrategias de fine-tuning
UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES DE TRANSFORMERS EN LENGUAJE, VISIÓN Y AUDIO
- Lenguaje: mucho más que palabras
- Modelos clave en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
- Visión: cuando las imágenes hablan
- Audio: cuando las máquinas aprenden a escuchar
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INGENIERÍA DE PROMPTS Y DISEÑO DE INTERACCIÓN CON MODELOS
- La paradoja de la conversación artificial
- Conversar: la creación de un escenario
- La importancia del tono y la intención
- La interacción como danza
- El poder de la metáfora
- Conversar para construir conocimiento
- El riesgo de la superficialidad
- Conversar como acto humano (versión ampliada y humanizada)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESARROLLO DE SISTEMAS INTELIGENTES BASADOS EN TRANSFORMERS
- El nacimiento de los Transformers
- La arquitectura: bloques que piensan en paralelo
- Aplicaciones prácticas
- El proceso de desarrollo
- Humanizar el desarrollo
- Retos y riesgos
- El futuro de los sistemas inteligentes
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
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