Título de Especialista en Deep Learning

Preinscripción abierta para el Curso 2026/2027

Preinscribete

30

ECTS

2450€

Precio

30

Plazas en cada modalidad presencial/online

20

Semanas

18h-21h

Horario presencial (lunes a jueves)

Fórmate en los aspectos esenciales de Deep Learning

Recibe una formación completa y altamente práctica

Ciencia de Datos

Aprende a programar en Python, a realizar visualizaciones avanzadas de datos y a hacer uso de modelos de Machine Learning

Introducción al Deep Learning

Aprende las principales técnicas de generación y clasificación de texto e imágenes, en el análisis de redes…

Plan de estudios

Módulo I

Programación para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Semanas 1-10

Asignaturas

  • Programación para Ciencia de Datos
  • Machine learning
  • Redes Neuronales
  • Visualización de Datos

Módulo II

Deep Learning

Semanas 11-20

Asignaturas

  • Deep Learning
  • Introducción a NLP
  • Modelos generativos
  • Graph Neural Networks

Módulo III

IA generativa aplicada

Semanas 21-30

Asignaturas

  • Deep Learning para NLP
  • Deep Learning para visión
  • Deep Learning para series temporales
  • Operacionalización de ML (MLOps)
  • Ética para la IA

Módulo IV

Deep Learning aplicado

Semanas 21-40

Asignaturas

  • Proyectos de Deep Learning
  • TFM
14/09/2026

Comienzo del curso
Módulo I (Semanas 1-10)

Programación para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

14/09/2026
23/11/2026

Módulo II (Semanas 11-20)

Deep Learning

23/11/2026
11/02/2027

Fin del titulo

11/02/2027

Programa detallado

Módulo 1: Programación para Ciencia de Datos y Machine Learning

Introducción a Machine Learning

3 ECTS

– Análisis de datos
– Modelos supervisados
– Modelos no supervisados
– Selección de características
– Imbalanced learning

Programación para Ciencia de Datos

6 ECTS

– Programación en Python
– Preprocesamiento de datos

Redes Neuronales


3 ECTS

– Arquitecturas de redes neuronales
– Optimización
– Uso de librerías más comunes

Visualización de Datos


3 ECTS

– Visualización de datos en Python
– Uso de librerías como seaborn o Plotly
– Visualizaciones dinámicas

Módulo 2: Deep Learning

Deep Learning

3 ECTS

– Fundamentos de Deep Learning
– Redes convolucionales
– Redes recurrentes
– Implementación con librerías

Introducción a NLP

6 ECTS

– Conceptos básicos de NLP
– Tokenization
– Word embeddings
– Introducción a Transformers

Modelos generativos

3 ECTS

– Introducción a modelos generativos
– Redes generativas antagónicas
– Auto Encoders

Graph Neural Networks

3 ECTS

– Introducción a GNNs
– Tipos de redes
– Aplicaciones de GNNs
– Social Network Analysis

Preguntas frecuentes

Si te queda alguna duda, escríbenos

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