ENAE INTERNATIONAL BUSINESS SCHOOL
CENTRO ADSCRITO A LA UNIVERSIDAD DE MURCIA Y A LA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA
ENAE International Business School - Cursos y master en Murcia
Curso en

DEEP LEARNING

Modalidad
Presencial
Inicio
Fin
08/05/2026

En un entorno dominado por datos no estructurados, procesos altamente automatizables y la necesidad de personalización en tiempo real, el Deep Learning ha emergido como una de las tecnologías más poderosas dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Desde el reconocimiento de imágenes y voz, hasta el procesamiento del lenguaje natural y la generación de contenido, los modelos de aprendizaje profundo están redefiniendo lo que es posible en múltiples sectores como la salud, la industria, la banca o el comercio electrónico.

El reto actual no es solo entender los conceptos detrás de las redes neuronales profundas, sino también saber cómo aplicarlos eficazmente a problemas reales con herramientas y marcos de trabajo que garanticen resultados escalables. Profundizar en arquitecturas como CNNs, RNNs y transformers no solo permite automatizar tareas complejas, sino también descubrir patrones y generar predicciones con un nivel de precisión sin precedentes.

Presencial

Descubre los módulos y conceptos clave

Cada uno de los módulos de este curso ha sido elaborado rigurosamente atendiendo a las necesidades actuales y futuras tanto de los profesionales como de las empresas.

¡Explora todas las materias que conforman este curso!

MÓDULOS DEL CURSO

Redes neuronales profundas y fundamentos del aprendizaje profundo

Algoritmos de descenso del gradiente, funciones de pérdida y técnicas de entrenamiento eficientes.

Backpropagation y optimización

Aplicaciones en visión por computador, estructuras de redes y mejores prácticas de implementación.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Modelado de secuencias, LSTM y GRU, y aplicaciones en series temporales y texto.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Introducción a modelos como BERT y GPT; aplicaciones en lenguaje natural y procesamiento contextual.

Transformers y mecanismos de atención

Dropout, batch normalization, early stopping y tuning de hiperparámetros.

 

Técnicas de regularización y ajuste de modelos

Dropout, batch normalization, early stopping y tuning de hiperparámetros.

 

Transfer Learning y Fine-Tuning

Uso de modelos preentrenados y adaptación a nuevas tareas con conjuntos de datos reducidos.

Evaluación e interpretación de modelos de Deep Learning

Métricas de rendimiento, visualización de resultados y mejores prácticas para la toma de decisiones basada en modelos.

Conoce a nuestros profesores

Abrimos la educación a una experiencia global y la adaptamos al futuro profesional que viene. Fórmate en un espacio interactivo y colaborativo, en contacto directo con profesores y alumnos.

Descripción

Este curso proporciona una formación técnica, aplicada y progresiva en redes neuronales profundas, cubriendo desde los principios fundamentales hasta arquitecturas modernas utilizadas en entornos de producción. Se abordarán temas clave como el entrenamiento y evaluación de modelos, técnicas de regularización, ajuste fino (fine-tuning), y transferencia de conocimiento mediante Transfer Learning.

A través del uso de frameworks líderes como TensorFlow y PyTorch, los participantes desarrollarán la capacidad de construir, entrenar e interpretar modelos avanzados en distintos contextos de negocio. El curso incluye sesiones prácticas, estudios de caso y actividades guiadas con datasets reales.

Dirigido a profesionales de ciencia de datos, ingenieros de machine learning, desarrolladores y perfiles técnicos que busquen profundizar en el ámbito del aprendizaje automático avanzado y su aplicación práctica.

Objetivos

  1. Comprender la arquitectura y el funcionamiento de las principales redes neuronales profundas.
  2. Implementar soluciones de Deep Learning utilizando TensorFlow y PyTorch de forma eficaz y reproducible.
  3. Aplicar técnicas de regularización, optimización y ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de los modelos.
  4. Evaluar el comportamiento de los modelos con métricas avanzadas y mejorar su capacidad de generalización.
  5. Explorar aplicaciones reales del Deep Learning en visión artificial, procesamiento secuencial y generación de contenido mediante arquitecturas como CNNs, RNNs y transformers.
Si prefieres puedes contactar con nuestra asesora Arancha Fernández.
Puedes hacerlo a través del +34 968 899 899
Asesor ENAE
Más demandados > Descubre otros cursos que te podrían interesar.
FINANZAS Y CONTROL DE COSTES EN LAS OPERACIONES
FINANZAS Y CONTROL DE COSTES EN LAS OPERACIONES
Convierte la información contable en decisiones que generan valorLas empresas que prosperan no son las que más datos tienen, sino las que entienden su realidad económica y toman decisiones basadas en...
Servicios cognitivos y Machine Learning para Big Data en cloud
SERVICIOS COGNITIVOS Y MACHINE LEARNING PARA BIG DATA EN CLOUD
Los datos que generamos y los que generan los dispositivos que hemos creado, son una fuente de información muy valiosa para las empresas capaces de extraer de ellos información relevante. ...
MEDIO AMBIENTE CAMBIO CLIMATICO Y TRANSICION ENERGETICA
MEDIO AMBIENTE CAMBIO CLIMATICO Y TRANSICION ENERGETICA
Domina los conceptos básicos y la evolución del problema del cambio climático y sus efectos. Desde el origen hasta los riesgos físicos y de transición asociados, pudiendo comprender cómo afecta esto...
LOS COSTES: IMPUTACION Y CONTROL
LOS COSTES: IMPUTACION Y CONTROL
Una gestión eficiente de los costes empieza por saber dónde se generan, cómo se reparten y qué decisiones permiten optimizarlos. Este curso te prepara para dominar los distintos sistemas de costes —...