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Patricia Martín
MADRID
Opinión sobre Especialista en Aprendizaje Profundo
Patricia Martín, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Curso en linea?
Necesidad.
Patricia Martín, ¿qué has aprendido en el Curso en linea?
Más de lo esperado.
Patricia Martín, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Curso en linea?
Las neuronas artificiales.
Patricia Martín, ¿qué has echado en falta del Curso en linea?
Nada. Ha sido muy buena.
Jaime R.
CASTELLÓN
Opinión sobre Especialista en Aprendizaje Profundo
Trabajo de manera autónoma y realizar este curso de deep learning me ha hecho dar el empujón profesional que necesitaba.
Gabriel T.
GRANADA
Opinión sobre Especialista en Aprendizaje Profundo
Gracias a Euroinnova he podido adquirir estos conocimientos y titularme en tiempo récord. La titulación me ha ayudado a mejorar en mi puesto de trabajo.
Alba F.
VALENCIA
Opinión sobre Especialista en Aprendizaje Profundo
La plataforma virtual es bastante sencilla de utilizar. Eso ha hecho que haya realizado mis estudios cómodamente, siempre con la ayuda de mi tutora, que ha sido excepcional.
Felipe T.
JAÉN
Opinión sobre Especialista en Aprendizaje Profundo
Sobre todo, valoro la oportunidad de haberme podido formar a mi ritmo. Si no es por la metodología online del curso, no hubiera podido acreditarme.
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- Diferencias existentes entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático
- Cronología histórica
- Pioneros del campo del aprendizaje profundo
- Principales ventajas del aprendizaje profundo
- Recompensas vs penalizaciones
- Algoritmos a utilizar
- La ecuación de Bellman
- El concepto de IoT
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Cuando hacemos referencia a este concepto hablamos de un aprendizaje con profundidad, tiene su principio en el machine learning, sirviéndose de una disposición de datos y de informaciones. Tras diversas capas de procesos contando con una serie de algoritmos, se puede lograr que un ordenador de forma autónoma vaya llevando a cabo actividades equivalentes a las que hace la mente humana. Algunas de las actividades son: identificación de imágenes o incluso reconocer la voz.
Los algoritmos que citábamos con anterioridad se llevan a cabo como una especie de neuronas estructuradas simulando una serie de escalones: la entrada, oculta y la salida. Las informaciones acceden por la primera capa, en esta primera capa encontramos varias de esas “neuronas” que comienzan su actividad dependiendo del tipo de datos. Dentro de las capas ocultas, se procesan las informaciones y, por último, en la capa de salida se determina la tipología de la letra.
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