Ventajas de nuestra formación
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Contenidos didácticos de calidad
Calendario flexible
Profesores especializados
Curso acreditado por FUNDAE
Aula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone
Opción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)
Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Diploma acreditativo de CIBERAULA
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Este curso está diseñado para estudiantes, profesionales y desarrolladores que ya poseen una base en programación y desean especializarse en el ámbito del deep learning y redes neuronales. Los participantes deben contar con una comprensión básica de los conceptos de inteligencia artificial y estar familiarizados con herramientas y paqueterías de programación. Este curso es especialmente relevante para aquellos que aspiran a implementar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, desean dominar las capacidades de Tensor Flow y Keras, y están intrigados por las posibilidades de generación automática de texto basado en estilos de redacción específicos. |
La duración del curso de Deep Learning es de 160 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. Fecha de inicio: Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma. |
Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
NOTA:
Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de
2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.
El
temario predefinido del curso online de Deep Learning es el siguiente:
1 Introducción a Deep Learning
1.1 Fundamentos de las redes neuronales artificiales y su relación con la red neuronal biológica
1.2 Componentes y estructura de una red neuronal
1.3 Programación de redes neuronales
2 Redes neuronales con Tensor Flow y Keras
2.1 Construcción de redes neuronales con Tensor Flow y Keras
2.2 Aplicaciones de las redes neuronales en conjunto con Tensor Flow y Keras
3 Técnicas de Deep Learning
3.1 Técnicas de aprendizaje profundo para optimizar redes neuronales
3.2 Construcción de sistemas de aprendizaje robustos y efectivos
4 Deep Learning y generación de texto
4.1 Sistemas de redes neuronales recurrentes
4.2 Aplicación para generar texto basado en el estilo de redacción de un escritor