Identificar casos de uso donde el Deep Learning resulta de interés.
Disponer de pasos y buenas prácticas para desarrollar este tipo de modelos.
Seleccionar la arquitectura(s) adecuadas para cada caso de uso.
Ser capaz de evaluar la calidad de la solución.
Duración: El curso tiene una duración de 12 horas lectivas.
Días de clase: Del 15 al 21 de junio.
Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.
Curso bonificable por FUNDAE.
Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100 Espinardo Murcia
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa, "Learning by doing", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
Casos de uso
Conceptos básicos
Herramientas de desarrollo
Multilayered Perceptron
Redes Neuronales Convolucionales
Redes Neuronales Recurrentes
Redes Neuronales Word2Vec
Redes Neuronales Autoencoders